防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
生成式AI實務教材: 提示工程師認證核心能力養成含CCS Generative AI Foundations生成式AI人工智慧核心能力國際認證
出版社：
出版日期：
2026/05/19
9
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★掌握AI工具。取得AI證照。培養關鍵核心知識★
內容簡介
★掌握AI工具。取得AI證照。培養關鍵核心知識★
本書以「CCS Generative AI Foundations 生成式AI人工智慧核心能力國際認證」考試大綱所撰寫之應考指南。
「CCS Generative AI Foundations 生成式AI人工智慧核心能力國際認證」強調生成式AI的基礎技能與倫理應用，涵蓋從文字到影像的核心知識，並具備跨平台操作能力，無論使用哪種工具皆能靈活應對，廣泛適用於各行各業與職場角色。
本書特色：
■ 依認證考綱撰寫精華重點及模擬試題，掌握應考方向。
■ 為初學者設計，零程式經驗，快速掌握生成式AI應用。
■ 適用於AI學習的通識課程與入門教材。
■ 熟練生成式AI，成為職場核心戰力！
產品目錄
概念篇
第 1 章 AI 基礎與生成式 AI 核心概念
1.1 什麼是 AI？定義、特性與提問的重要性
1.2 AI 的基礎技術與運作機制
1.3 主流模型、比較與輸出類型
1.4 2024 年至 2025 年AI 技術進展
1.5 AI 的限制、能力邊界與負責任使用
1.6 本章考題整理
第 2 章 生成式 AI 的實際應用
2.1 商業應用場景與辦公自動化：生成式 AI 驅動的企業轉型
2.2 創意產業應用與內容創作：從神隊友到共同創作者
2.3 教育、語言學習與學術研究：AI 賦能學習新時代
2.4 技術與程式開發輔助
2.5 知識管理與資料整理 NotebookLM 實戰：告別資訊爆炸的焦慮
2.6 本章考題整理
第 3 章 生成式 AI 的限制與風險
3.1 技術限制與能力邊界：認識 AI 的「極限」與「盲區」
3.2 模型幻覺 Hallucination 問題與資訊驗證：避免 AI 瞎掰的陷阱
3.3 深度偽造 AI 偏見與倫理風險：科技的雙面刃與防範
3.4 企業使用風險與負責任使用原則
3.5 本章考題整理
第 4 章 提示詞工程（Prompt Engineering）
4.1 提示詞基礎
4.2 提示詞設計黃金法則
4.3 進階提示詞技巧
4.4 溫度與參數控制
4.5 提示詞安全與防禦
4.6 多語言提示策略
4.7 本章考題整理
第 5 章 圖表判讀與資料視覺化
5.1 資料視覺化基礎：AI 讓數據「說話」的藝術
5.2 常見圖表類型與應用
5.3 AI 生成圖表的方法：從程式碼到對話式分析
5.4 圖表誤導與識別
5.5 圖表設計最佳實踐：準確、清晰、一致的黃金準則
5.6 本章考題整理
第 6 章 AI 偏見與倫理
6.1 AI 偏見的來源與社會影響：數據裡的隱形歧視
6.2 常見 AI 偏見類型：社會刻板印象的數位複製
6.3 偏見識別與評估：建立 AI 公平性的制度防線
6.4 偏見緩解策略：從源頭到應用建立公平性防線
6.5 生成式 AI 倫理原則：科技發展的道德指南
6.6 倫理邊界與禁區
6.7 本章考題整理
第 7 章 隱私、法律與合規
7.1 資料隱私保護：AI 時代的個資防護與法律責任
7.2 主要隱私法規：跨國界 AI 應用的法律底線
7.3 智慧財產權：AI 創作的版權爭議與法律界線
7.4 版權風險與侵權：AI 創作背後的法律地雷
7.5 法律責任與歸屬：AI 決策下的最終承擔者
7.6 特殊領域合規
7.7 本章考題整理
第 8 章 ChatGPT 安全使用指南
8.1 ChatGPT 的運作與記憶機制
8.2 敏感資訊保護：使用 AI 的安全與倫理界線
8.3 社群與平台使用規範：AI 互動的倫理與法律底線
8.4 企業級 ChatGPT 與安全架構：效率、治理與合規並重
8.5 安全操作建議：讓 AI 成為可靠夥伴的日常守則
8.6 本章考題整理
第 9 章 AI 檢測與真偽辨識
9.1 AI 生成內容的真偽挑戰與幻覺問題：數位時代的信任危機
9.2 AI 生成內容的特徵與人工檢測方法：人類肉眼的力量
9.3 AI 檢測工具與技術與資訊驗證：辨識數位偽造的利器
9.4 AI 檢測的限制與社會責任：提升公民的數位鑑別力
9.5 本章考題整理
第 10 章 生成式 AI 的未來與負責任使用
10.1 生成式 AI 的未來趨勢與技術方向
10.2 AI 與人類協作：就業的新關係 - 能力放大器的時代
10.3 負責任 AI 的核心原則與治理：確保科技發展的安全與倫理
10.4 AI 素養、倫理與終身學習：數位時代的競爭力基石
10.5 本章考題整理
應用實戰篇
第 11 章 用 AI 學英文，提升學習效率
11.1 AI 如何幫助英文學習
11.2 AI 生成例句、對話練習
11.3 英文寫作錯誤修正與改進建議
11.4 AI 模擬英語老師，提供學習建議
11.5 AI 輔助聽力與口說訓練
11.6 英文學習 AI 工具推薦與實戰
11.7 本章練習題
第 12 章 用 AI 學程式設計，讓學習更有效率
12.1 AI 在程式學習上的優勢與限制
12.2 如何用 AI 解析程式碼與錯誤除錯
12.3 AI 幫助學習新程式語言（Python、Java、C++ 等）
12.4 自動生成範例程式與最佳化程式碼
12.5 AI 輔助資料結構與演算法學習
12.6 AI + GitHub Copilot：如何有效提升程式開發效率
12.7 本章練習題
第 13 章 AI 幫助日常工作，提升效率
13.1 AI 如何成為你的工作助理
13.2 AI 幫助寫 Email、報告
13.3 AI 會議記錄與資訊整理
13.4 AI 自動化 Excel / Google Sheets 資料分析
13.5 AI + Notion、Trello 來管理工作流程
13.6 本章練習題
第 14 章 AI 內容創作大解密
14.1 AI 文章寫作的應用與限制
14.2 如何用 AI 撰寫部落格、行銷文案
14.3 AI 助力影片腳本、Podcast 文案製作
14.4 AI 生成圖片與影片（DALL • E、Runway、Midjourney）
14.5 AI 幫助創意發想與內容改寫
14.6 本章練習題
第 15 章 NotebookLM 與 AI 知識管理
15.1 下一代 AI 增強知識管理與內容吸收工具
15.2 NotebookLM 操作指南：從文件匯入到知識萃取
15.3 本章練習題
第 16 章 模擬試題與解答解析
16.1 倫理、隱私與法律責任
16.2 模型與偏見
16.3 提示詞工程與內容生成
16.4 視覺與多媒體生成
16.5 數據分析與視覺化
16.6 知識驗證與 AI 基礎概念
16.7 AI 應用與客製化
16.8 社會影響與教育應用
附錄 A
A.1 AI 工具推薦
A.2 AI 使用十大常見錯誤快速參考表
A.3 AI 大事紀：從邏輯運算到通用人工智慧（AGI）
A.4 AI 名詞解釋
A.5 AI 重要人物
A.6 AI 重要公司、機構、組織
A.7 CCS 生成式 AI 人工智慧核心能力國際認證簡介（CCS Generative AI Foundations）
第 1 章 AI 基礎與生成式 AI 核心概念
1.1 什麼是 AI？定義、特性與提問的重要性
1.2 AI 的基礎技術與運作機制
1.3 主流模型、比較與輸出類型
1.4 2024 年至 2025 年AI 技術進展
1.5 AI 的限制、能力邊界與負責任使用
1.6 本章考題整理
第 2 章 生成式 AI 的實際應用
2.1 商業應用場景與辦公自動化：生成式 AI 驅動的企業轉型
2.2 創意產業應用與內容創作：從神隊友到共同創作者
2.3 教育、語言學習與學術研究：AI 賦能學習新時代
2.4 技術與程式開發輔助
2.5 知識管理與資料整理 NotebookLM 實戰：告別資訊爆炸的焦慮
2.6 本章考題整理
第 3 章 生成式 AI 的限制與風險
3.1 技術限制與能力邊界：認識 AI 的「極限」與「盲區」
3.2 模型幻覺 Hallucination 問題與資訊驗證：避免 AI 瞎掰的陷阱
3.3 深度偽造 AI 偏見與倫理風險：科技的雙面刃與防範
3.4 企業使用風險與負責任使用原則
3.5 本章考題整理
第 4 章 提示詞工程（Prompt Engineering）
4.1 提示詞基礎
4.2 提示詞設計黃金法則
4.3 進階提示詞技巧
4.4 溫度與參數控制
4.5 提示詞安全與防禦
4.6 多語言提示策略
4.7 本章考題整理
第 5 章 圖表判讀與資料視覺化
5.1 資料視覺化基礎：AI 讓數據「說話」的藝術
5.2 常見圖表類型與應用
5.3 AI 生成圖表的方法：從程式碼到對話式分析
5.4 圖表誤導與識別
5.5 圖表設計最佳實踐：準確、清晰、一致的黃金準則
5.6 本章考題整理
第 6 章 AI 偏見與倫理
6.1 AI 偏見的來源與社會影響：數據裡的隱形歧視
6.2 常見 AI 偏見類型：社會刻板印象的數位複製
6.3 偏見識別與評估：建立 AI 公平性的制度防線
6.4 偏見緩解策略：從源頭到應用建立公平性防線
6.5 生成式 AI 倫理原則：科技發展的道德指南
6.6 倫理邊界與禁區
6.7 本章考題整理
第 7 章 隱私、法律與合規
7.1 資料隱私保護：AI 時代的個資防護與法律責任
7.2 主要隱私法規：跨國界 AI 應用的法律底線
7.3 智慧財產權：AI 創作的版權爭議與法律界線
7.4 版權風險與侵權：AI 創作背後的法律地雷
7.5 法律責任與歸屬：AI 決策下的最終承擔者
7.6 特殊領域合規
7.7 本章考題整理
第 8 章 ChatGPT 安全使用指南
8.1 ChatGPT 的運作與記憶機制
8.2 敏感資訊保護：使用 AI 的安全與倫理界線
8.3 社群與平台使用規範：AI 互動的倫理與法律底線
8.4 企業級 ChatGPT 與安全架構：效率、治理與合規並重
8.5 安全操作建議：讓 AI 成為可靠夥伴的日常守則
8.6 本章考題整理
第 9 章 AI 檢測與真偽辨識
9.1 AI 生成內容的真偽挑戰與幻覺問題：數位時代的信任危機
9.2 AI 生成內容的特徵與人工檢測方法：人類肉眼的力量
9.3 AI 檢測工具與技術與資訊驗證：辨識數位偽造的利器
9.4 AI 檢測的限制與社會責任：提升公民的數位鑑別力
9.5 本章考題整理
第 10 章 生成式 AI 的未來與負責任使用
10.1 生成式 AI 的未來趨勢與技術方向
10.2 AI 與人類協作：就業的新關係 - 能力放大器的時代
10.3 負責任 AI 的核心原則與治理：確保科技發展的安全與倫理
10.4 AI 素養、倫理與終身學習：數位時代的競爭力基石
10.5 本章考題整理
應用實戰篇
第 11 章 用 AI 學英文，提升學習效率
11.1 AI 如何幫助英文學習
11.2 AI 生成例句、對話練習
11.3 英文寫作錯誤修正與改進建議
11.4 AI 模擬英語老師，提供學習建議
11.5 AI 輔助聽力與口說訓練
11.6 英文學習 AI 工具推薦與實戰
11.7 本章練習題
第 12 章 用 AI 學程式設計，讓學習更有效率
12.1 AI 在程式學習上的優勢與限制
12.2 如何用 AI 解析程式碼與錯誤除錯
12.3 AI 幫助學習新程式語言（Python、Java、C++ 等）
12.4 自動生成範例程式與最佳化程式碼
12.5 AI 輔助資料結構與演算法學習
12.6 AI + GitHub Copilot：如何有效提升程式開發效率
12.7 本章練習題
第 13 章 AI 幫助日常工作，提升效率
13.1 AI 如何成為你的工作助理
13.2 AI 幫助寫 Email、報告
13.3 AI 會議記錄與資訊整理
13.4 AI 自動化 Excel / Google Sheets 資料分析
13.5 AI + Notion、Trello 來管理工作流程
13.6 本章練習題
第 14 章 AI 內容創作大解密
14.1 AI 文章寫作的應用與限制
14.2 如何用 AI 撰寫部落格、行銷文案
14.3 AI 助力影片腳本、Podcast 文案製作
14.4 AI 生成圖片與影片（DALL • E、Runway、Midjourney）
14.5 AI 幫助創意發想與內容改寫
14.6 本章練習題
第 15 章 NotebookLM 與 AI 知識管理
15.1 下一代 AI 增強知識管理與內容吸收工具
15.2 NotebookLM 操作指南：從文件匯入到知識萃取
15.3 本章練習題
第 16 章 模擬試題與解答解析
16.1 倫理、隱私與法律責任
16.2 模型與偏見
16.3 提示詞工程與內容生成
16.4 視覺與多媒體生成
16.5 數據分析與視覺化
16.6 知識驗證與 AI 基礎概念
16.7 AI 應用與客製化
16.8 社會影響與教育應用
附錄 A
A.1 AI 工具推薦
A.2 AI 使用十大常見錯誤快速參考表
A.3 AI 大事紀：從邏輯運算到通用人工智慧（AGI）
A.4 AI 名詞解釋
A.5 AI 重要人物
A.6 AI 重要公司、機構、組織
A.7 CCS 生成式 AI 人工智慧核心能力國際認證簡介（CCS Generative AI Foundations）
規格
誠品貨碼 / 2683144889007
ISBN13 / 9786264253017
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786264253017
頁數 / 344
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 17X23X1.68CM
級別 / N:無
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- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
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- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
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- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
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