量子計算智慧與人工智慧: QCI&AI人機共學與生成式AI應用 | 誠品線上

量子計算智慧與人工智慧: QCI&AI人機共學與生成式AI應用

內容簡介

內容簡介 本書以人機共學為核心，系統性整合模糊系統、生成式人工智慧、演化式計算與量子計算智慧等主題，並以實作導向的方式，引導中小學生與大學初階學習者在「做中學」的歷程中，理解前瞻科技的基礎核心概念。

作者介紹

作者介紹 李健興現職：國立臺南大學資訊工程學系教授學歷：國立成功大學資訊工程博士專長：人工智慧應用、知識工程、智慧型代理人

產品目錄

產品目錄 Part 0 軟硬體環境建置初始軟體需求環境建立 Part 0.1 : 安裝 Whisper Taiwanese Tv0.5 軟體模型 Part 0.1.1 : Google Colab 環境設定 Part 0.1.2 : Whisper Taiwanese Tv0.5 模型下載與套件安裝 Part 0.1.3 : 台語語音轉換為中文文字 Part 0.1.4 : 中文文字轉換為英文文字 Part 0.2 : 體驗 Whisper-Taiwanese Tv0.5 模型 Part 0.3 : 下載 Thonny 執行檔至個人電腦 Part 0.4 : 安裝 Thonny 軟體至個人電腦 Part 0.5 : 建立個人電腦 Thonny 環境 Part 0.6 : 執行個人電腦 Thonny 環境 Part 0.7 : 個人電腦串接學習工具 Part 1 QCI&AI 模糊邏輯與模糊系統 (I)收集資料並建立知識模型 Part 1.0 : 建立資料模型 Part 1.1 : 使用 AI 軟體收集資料 Part 1.2 : 使用學習工具收集資料 Part 1.3 : 分析資料並建立模糊變數 Part 1.4 : 建立個人應用模型參數 Part 1.5 : 產生個人應用知識模型 Part 2 QCI&AI 模糊邏輯與模糊系統 (II) 建立推論模型並串接學習工具 Part 2.1 : 建立個人應用規則推論模型 Part 2.2 : 匯入模糊規則推論模型至學習平台 Part 2.3 : 學習平台執行個人應用推論模型驗證 Part 2.4 : 串接學習工具並進行個人應用推論模型驗證 Part 2.5 : 應用領域專家進行知識模型及推論模型確認 Part 3 QCI&AI 演化式計算 微調模型 Part 3.1 : 開啟個人 CI 應用模型 Part 3.2 : 匯入訓練資料至學習平台 Part 3.3 : 使用 PSO 微調個人模型 Part 3.4 : 調整模型參數微調模型 Part 3.5 : 建立與儲存 PSO 微調模型 Part 3.6 : 應用領域專家進行微調前與微調後模型確認 Part 4 QCI&AI 量子模糊推論引擎 量子CI模型建立 Part 4.1 : 開啟個人 CI 應用模型 Part 4.2 : 串接學習工具進行量子模糊推論 Part 4.3 : 產生模擬量子電路圖 Part 4.4 : 整合 NUWA 機器人模擬器進行量子模糊推論 Part 4.5 : 整合女媧 Roflow 進行量子模糊推論

商品規格

試閱文字

推薦序 : 本書的學習內容，主要為IEEE 計算智慧學會教育委員會High School Outreach（HSO）持續多年的國際合作成果。我與李健興教授相識多年，對其長期投入計算智慧、人工智慧與學前及中小學教育推動工作的熱忱與成就，深感敬佩。李教授多年來在IEEE 計算智慧學會（IEEE CIS）擔任多項重要教育職務，持續致力於將計算智慧與人工智慧的教育向下扎根，影響深遠。
　　自2009 年起，李教授於多場IEEE CIS 與IEEE SMC 旗艦級國際會議，策劃並主持Human vs. Computer Go 競賽與AI-FML 或QCI&AI教育競賽，活動足跡遍及亞洲、歐洲、美洲與大洋洲，成功將計算智慧、模糊系統與人機共學的教育理念推廣至國際舞台。
　　在2019 至2025 年間，透過李教授的積極努力，已有超過 3,000位來自臺灣、日本、香港、馬來西亞、法國與印尼的學生，實際參與CI 與AI-FML 人機共學相關課程、競賽與暑期夏令營活動。此外，他與多位國際學者合作舉辦的IEEE CIS 國際暑期學校，不僅提升活動的學術深度，也成功將學習對象從研究生與大學生，進一步延伸至高中甚至國小學生，對於計算智慧教育的普及產生深遠影響。
　　李健興教授所提出的人機共學（Human–Machine Co-Learning）模式，除涵蓋計算智慧基本概念介紹外，更鼓勵年輕學生透過AI-FML國際學院平台，親身建構體驗學習量子計算智慧演算法之生活情境中的應用，藉此培養學生人工智慧工具創新應用能力。本書內容並非一次性的寫作成果，而是彙整多年來在不同國家學習場域及IEEE 計算智慧重要國際會議、競賽、夏令營學校與教學現場累積的實務經驗，並在與學生與教師反覆互動的過程，持續修正與深化而成。書中所呈現的人機共學方法，皆經真實教育場域的驗證，具有高度實用性與可延展性。

楊弘敦
國立中山大學講座教授
前科技部部長
前國立中山大學校
AI-FML International Academy 榮譽校長

試閱文字

自序 : 在過去的幾年中，我親眼見證計算智慧學習場域如何從一項在地的教育活動，逐步發展成具有全球影響力的國際倡議。然而，這個學習場域最核心的理念始終未曾改變：年輕的學習者應有機會接觸並學習計算智慧領域高度專業的概念。而這些概念必須透過循序漸進的方式，以淺顯的課程與實作體驗慢慢引導。本書正體現這一原則。它不僅僅是一份主題清單，更是一種教育哲學的體現―― 在這種哲學中，學習是一段由活動、實驗、好奇心與團隊合作豐富的經驗。
　　本書的形成歷程，也與這學習場域的成長相似：隨著持續的教學、推廣、工作坊與國際活動而逐漸演化。在這些活動中，透過學習者與教學者的即時參與，理念不斷被測試、調整與精緻化。全書始終強調以人本導向的方式理解智慧系統，讓學習過程更加貼近人與貼近真實世界。
　　這段故事的核心人物，是李健興教授。他的願景、投入與熱情，不僅支撐著這學習場域――他本身就是這學習場域的精神所在。透過不懈的努力與奉獻，他讓這個學習場域成為備受肯定與讚譽的教育活動。他親手創立此計畫，並進一步將其擴展至更國際的舞台，引入更多同儕與更多活動，並創造更多機會，讓從小學生到大學初階的學習者，都能真切感覺到：這些領域與他們息息相關，並非遙不可及。
　　多年來，我很榮幸受邀參與此計畫，並為學生們講授模糊集合與模糊系統的入門課程。我可以毫不誇張地說：李教授以他的耐心、溫暖與永不停止的推動力，影響了數以百計的學生。而在這些努力背後，還有另一位重要推手――王美慧老師。她是李教授的合作夥伴，也是一位具備研究能力的學者。她的協助與陪伴，對於形塑這個學習場域溫暖且支持性的氛圍至關重要。
　　令我最珍惜的畫面，是一間房裡坐滿年輕的學習者，他們全神貫注、身體前傾、踴躍提問與開懷大笑，並迫不及待地想嘗試新事物。這樣的投入絕非偶然。這學習場域之所以獨特，是因為它珍視年輕人，並將新興科技視為「共同探索」，而非「個人表現」。
　　我希望讀者在閱讀本書時，感受到的不是一本制式教科書，而是一段「共享式的學習旅程」。本書旨在激發探索、合作與開放式討論。如果它能啟發哪怕是一小部分讀者，讓他們以創意方式投入這些理念與活動，那麼本書便已達成極其珍貴的使命。

Marek Z. Reformat
University of Alberta, Canada

最佳賣點

最佳賣點 : 本書的學習內容，主要為IEEE 計算智慧學會教育委員會HighSchool Outreach（HSO）持續多年的國際合作成果。