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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
作者:
吳進北
分類:
參考•考試•教科書
/
證照考試
出版社:
�眳p
出版日期:2026/5/20
ISBN:9786264253017
書籍編號:kk0608694
頁數:344
定價:
450
元
優惠價:
82
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369
元
書價若有異動,以出版社實際定價為準
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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 ★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!
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)
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