白話人工智慧! 矽谷科學家帶你看懂AI黑科技 | 誠品線上

白話人工智慧! 矽谷科學家帶你看懂AI黑科技

內容簡介

內容簡介 內容介紹: AI 每天都在你身邊 — 幫你推薦影片、過濾垃圾郵件、導航路線、自拍修圖、在你沒注意時默默整理你的數位生活。 而如果你常在追 AI 新聞，那些炫得不得了的名詞：代理模式、深度研究、進階推理、多模態生成…一定也超眼熟。 聽起來是不是很夢幻？讓人以為美好未來已經到來～ 想像總是美好，實際使用過一定都遇過這些情況： - 請 AI 寫一段解說，卻一本正經亂講、錯了還不承認 - 想讓 AI 幫忙完成任務，結果越幫越忙、越用越火大 - 明明寫了很清楚的需求，AI 卻「聽嘸」、答非所問 - 生成圖片角色一下變臉、一下跑版、一下莫名其妙多出手指 - 文案寫到一半，AI 會自己「加戲」，補一些有的沒有的 還要擔心這些工具每天推陳出新，跟小編一樣可能有 AI 焦慮的症頭… 這些問題的根源在於，你有真正理解 AI 技術的底層邏輯嗎？ 掌握 AI 運作的眉角，才能在瞬息萬變的工具裡從容切換、靈活運用，有效真正駕馭 AI。 本書由曾任職 IBM、Google、WeWork 與 LinkedIn 的矽谷資深科學家彭昶興撰寫，以清晰易懂、生動接地氣的口吻，帶你拆解各種最熱門的 AI 新技術的底層邏輯。從神經網路、LLM、Transformer、擴散生成模型，到最新的 Agent Mode、Vibe Coding、RAG、深度推理與多模態 AI，以大量日常比喻、故事化解說與實例，讓你真的看懂 AI 為何能產生文、生圖、生影片，並掌握模型會犯錯、會幻想、會推理的真正原因。 ▋這本書適合誰？▋ ✔ 想掌握最新 AI 技術與趨勢的創作者、行銷人、技術人 ✔ 想跟上時代，但不想啃厚重論文的「科技觀察者」 ✔ 想看懂 AI，卻不想被數學公式嚇到的人 ✔ 想在聊天中誠懇不浮誇談 AI 的普通上班族 ✔ 想真正理解 AI 是怎麼運作，而不是只會按按鈕的人 ▋權威推薦 ▋ 沙永傑 | 國立陽明交通大學榮譽退休教授、前中華大學校長 溫怡玲 | 台灣人工智慧基金會執行長 黃逸華 | 美商科進誠策略長 本書特色: 新一代 AI 技術解密，掌握底層邏輯，讓 AI 為你所用。 要搞懂現在火紅的 AI 技術，不用是碩博士、也不必看艱澀論文，本書直接用你聽得懂的大白話解析「這些黑科技到底怎麼運作」，讓你真正理解為什麼 AI 這麼強，要怎麼用才上道。 ✅ 【完整掌握 AI 最新黑科技】 直擊新世代 AI 技術的運作方式，快速掌握當今火紅技術的底層邏輯、能力限制，以及正確的使用策略。 ▸ Agent Mode（代理模式）：AI 不只回答，而是會自主規劃步驟、查資料、執行任務。 ▸ 多 Agent 協作：模型之間如何像團隊一樣分工合作。 ▸ Vibe Coding：口語驅動的程式開發流程，讓想法直接變成前後端程式碼。 ▸ 進階自然語音：AI 說話的「氣口」是怎麼煉成的？還可以聽出你的喜怒哀樂。 ▸ RAG（檢索增強生成）：整合外部知識、避免幻覺，讓 AI 不再胡說八道。 ▸ 多模態 AI（文字 × 圖像 × 影片 × 語音）：AI 如何同時理解與生成跨模態內容。 ▸ Diffusion 擴散模型：AI 生圖的秘密居然是不斷增加雜訊？ ▸ 角色一致性與 LoRA 微調：只要 20 張照片就能有專屬 AI 生成的模特兒。 ▸ 專家混合（MoE）架構：AI 如何像「復仇者聯盟」一樣按任務切換最強專家？ ... ✅ 【以白話拆解最複雜的 AI 核心原理】 不用懂積分，也能懂梯度下降。 不用寫程式，也能理解神經網路怎麼「做判斷」。 作者用貼近日常的例子，帶你讀懂高大上的 AI 理論。 ▸ 神經網路如何「做決定」？ ▸ 為什麼模型需要大量訓練資料（資料品質 × 資料分布）？ ▸ 詞嵌入：AI 如何理解語意與關係 ▸ Transformer 的注意力機制：為何能一眼看懂全文 ▸ 位置編碼：AI 如何知道句子的順序 ▸ 超長上下文記憶：AI 如何避免「前面講過什麼」這種遺忘問題 ▸ 幻覺為什麼會發生（錯誤推理、資料錯誤、語言模型限制） ▸ 提示工程的本質：如何和模型用「對的語言」溝通 ▸ Zero-shot Few-shot 為何可行？ ▸ 模型如何學到推理能力（chain-of-thought 與隱性邏輯） ▸ 大型模型的能力湧現（Emergent Abilities）是什麼？ ✅ 【用矽谷／竹科人的視角，看見 AI 的下一步】 結合作者長年在 IBM、Google、WeWork、LinkedIn 的實務經驗，帶你看懂未來趨勢與技術走向，而不是只看表面熱度。 ▸ AGI 是什麼？真正需要具備哪些能力？ ▸ 技術奇點：超越人類智能的可能與挑戰 ▸ Agent 生態系的戰國時代：為什麼每家科技公司都在搶？ ▸ 世界模型（World Models）對機器人與影片生成的重要性 ▸ AI × 科學研究：模型如何協助物理、化學、醫療突破 ▸ AI 安全：對齊（Alignment）、限制（Guardrails）、偏誤議題 ▸ AI 倫理與治理：全球規範將如何制定？ ▸ 量子 AI：計算架構可能將被重新定義 ▸ 類腦計算（Neuromorphic）與節能 AI 的未來 ▸ 機器人自主化：具身 AI 如何真正理解世界

作者介紹

作者介紹 作者簡介: 彭昶興美國 UCLA 電腦科學博士，長期致力於人工智慧與資料探勘研究。曾任 IBM T. J. Watson 研究中心研究員與 IBM Master Inventor。之後，於 Google 擔任軟體工程師，開發基於 TensorFlow 的搜尋結果法律合規自動化模型；任職全球共享辦公空間公司 WeWork 期間，擔任資深研究科學家，領導跨領域團隊研發具自主導航與語音互動功能的室內服務機器人，也曾在 LinkedIn 矽谷總部擔任軟體工程師，投入智慧系統與資料驅動技術的研發。

產品目錄

產品目錄 目錄: ▋第 1 章 人工智慧是什麼？1-1 人工也能有智慧？1-2 機器也能參悟嗎？1-3 AI 的大腦：神經網路不神經1-3-1 神經網路如何做決定1-3-2 如何訓練神經網路1-4 AI 的火眼金睛：卷積神經網路來幫忙1-5 深度學習1-6 從對抗中學習1-6-1 偽畫聖戰：生成與判別的生死博弈1-6-2 對抗式學習的原理1-6-3 生成對抗網路是怎樣工作的？1-7 強化學習：從逆境中成長1-7-1 強化學習的基本概念1-8 通用人工智慧：機器的悟道時刻1-9 撥開 AI 迷霧：重點整理懶人包▋第 2 章 英雄降臨：大語言模型的誕生之路2-1 文字接龍遊戲也很有學問嗎？2-2 RNN：神經網路理解語言的初嘗試2-3 不患無詞，患詞不達意2-4 集中注意力！變形金剛來了！2-5 當智慧突然湧現2-6 「幻覺」太多是個病！必須治！2-7 開源模型生態2-8 王座之爭：評測與排名2-9 大語言模型的安全性2-10 英雄之路回首：大語言模型原理總結▋第 3 章 大語言模型的神功是怎麼煉成的？3-1 AI 的知識寶庫：訓練資料從哪撈？3-2 AI 的練功心法：從紮馬步、練招式到人情世故3-3 AI 的斷捨離：蒸餾、剪枝、量化的精簡藝術3-4 站在巨人肩膀上：遷移學習與微調3-5 色聲香味觸法：AI 的多模態「六覺」初體驗3-6 專家混合：AI 的「超級英雄聯盟」3-7 溫度：AI 的創造力與準確性平衡3-8 練功也要神兵利器：GPU 與 CUDA 的硬體加持3-9 AI 界的「大」煉金術：規模法則的鈔能力！3-10 結語：從零到英雄的 AI 養成之路▋第 4 章 大語言模型的黑科技4-1 AI 的超級外掛圖書館：RAG 隨時 Go！4-3 魔法咒語：提示工程的藝術4-4 大語言模型優化：讓 AI 幫你打廣告4-5 AI 代理（Agent）4-6 AI 來寫程式4-7 結語：AI 黑科技讓你不再眼前一黑▋第 5 章 當機器開始做夢：揭開 AI 圖像魔法的祕密5-1 圖像 AI 模型功能速覽：誰擅長做什麼？5-2 讓舊照片重獲新生：老照片上色與修復5-3 從文字到世界：文字生成圖像5-4 風格轉換：當梵谷遇上自拍5-5 美顏濾鏡如何生成我的盛世容顏？5-6 LoRA 蘿拉快跑：Hold 住 AI 角色長相5-7 ComfyUI：積木式工作流的自由樂高5-8 世界模型的奇妙世界5-9 影片生成的突破：Sora 如何讓 AI 學會「拍電影」5-10 結語：選對模型才是王道▋第 6 章 從波形到樂章：AI 的聽、說、唱6-1 聽懂：語音轉文字6-2 說話：文字轉語音6-3 語音識別與文字轉語音的未來6-4 做音樂：從提示到旋律、伴奏與混音6-5 結語：聲音革命之後，多模態 AI 的時代來臨▋第 7 章 具身人工智慧：當 AI 有了身體7-1 AI 怎樣感知周遭世界？7-2 智慧決策與路徑規劃7-3 自主定位與環境建圖7-4 人機互動與適應性7-5 通用機器人的智慧挑戰7-6 AI 已走出電腦、準備擁抱真實世界▋第 8 章 AI 的可能未來：多模態、量子與類腦計算8-1 超越人類感官：多模態 AI 的現在與未來8-2 擴展 AI 的「記憶力」：更長上下文窗口8-3 新興技術交匯：量子 AI、類腦計算8-4 AI for Science：加速科學發現的引擎8-5 透明與信任：可解釋 AI 的崛起8-6 守護未來：AI 安全與倫理8-7 未來展望：AI 與人類的共同進化▋第 9 章 人工智慧覺醒前夕的思考9-1 AI 到底懂不懂人話？9-2 AI 真的會創作嗎？9-3 技術奇點：當 AI 超越人類智慧的臨界點9-3-1 奇點之後：超乎想像的世界9-3-2 AGI 與技術奇點：相關但不同的概念9-3-3 不同的聲音：關於奇點的各種觀點9-4 超對齊9-4-1 為什麼製造迴紋針會造成世界末日？9-4-2 超對齊的爭議觀點9-5 洛科詛咒：AI 倫理學中的禁忌思想實驗9-5-1 什麼是洛科詛咒？9-5-2 當時網上就炸了9-5-3 哲學基礎9-6 人工智慧有沒有意識？9-6-1 人工神經網路能產生意識嗎？9-7 模擬世界假說9-7-1 三選一的命運9-7-2 對模擬世界假說的看法9-8 結語：從哲學回到現實▋第 10 章 結語：在未知中繼續熱愛世界10-1 功法回顧：那些年我們學過的 AI 絕學10-2 未來的 AI 會怎樣？我們真的不知道10-3 保持熱情，不要懷疑你自己10-4 總之，修養這回事，永遠是人的功課▋附錄電子書 A 回首來時路 – 人工智慧的前世今生A-1 圖靈：一個比你還宅的天才A-2 ELIZA：第一個讓人類傾訴心事的 AIA-3 達特茅斯會議：第一次的 AI 趴踢A-4 1960–1970：AI 的青春期A-5 80 年代：AI 寒冬A-6 神經網路的開拓者們A-7 1990–2000：神經網路復甦A-8 2010–2015：深度學習革命A-9 2015–2020：AI 開始會寫會畫A-10 2020 至今：AI 展現創造力A-11 自動駕駛與機器人：AI 走入真實世界▋附錄電子書 B 進階閱讀：人工智慧的數學基礎B-1 神經網路如何在電腦裡表示B-2 訓練神經網路的數學解釋B-3 變形金剛的注意力機制B-4 生成對抗網路技術原理B-5 擴散模型：從雜訊中重建世界

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最佳賣點

最佳賣點 : 新一代 AI 技術解密，掌握底層邏輯，讓 AI 為你所用。