內容簡介

在 ChatGPT 和 AIGC 應用發光發熱之際，
你是不是驚覺：怎麼 AI 已經離我這麼近了！
其實 AI 一直都在，只是默默在背後運作，
然而多數人還不認識 AI，
因而有許多神話或恐懼的想法。

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▌如果你是上班族：
看到媒體、新聞反覆報導，
又說 AI 多厲害，又說 AI 會造成失業，
到底 AI 是甚麼？
對你的工作有甚麼幫助或影響？
有危機意識的你該如何擺脫宿命？

▌如果你是新鮮人或轉職者：
懂不懂 AI，直接影響未來求職的競爭力。
當企業對 AI 求才若渴，
你的履歷會需要多點 AI 來加分！
不過之前學校教的不多，
網路資源又讓人似懂非懂，
想要獲得企業青睞，該從何下手？

▌如果你是家長：
這一代年輕人就是 AI 原生族群，
AI 勢必伴隨著他們成長，
而 AI 所帶來的影響也是避無可避，
想要消弭可能的科技代溝，該怎麼預防？
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AI 時代已然揭開序幕，
要在這個時代生存，
你需要對 AI 有基本素養，
首要認識 AI、知道 AI 的能耐與限制，
然後懂得運用 AI 來提高效率，
彌補自身不足，
才不會被改革的浪潮所淹沒。

有感於一般大眾對於 AI 的認識有限，就算詳讀許多相關資料，單憑書籍、網路文章的隻字片語，難以對 AI 有深刻體悟。作者將人工智慧看似艱澀難懂的知識，經由淺顯易懂的觀念講解，搭配 40 個零基礎也能玩的實作，化為大家都「看得懂、說得出、做得到」的 AI 素養。
沒有程式、沒有數學的學習門檻，帶領你無痛體驗生成式 AI、機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺辨識...等各種 AI 技術，不懂程式的你，也可以親手訓練 AI、掌握 AI，讓 AI 成為你的神助手！

▌專家學者誠摯推薦 ▌
王年燦｜致理科技大學 創新設計學院 教授兼院長
林仁智｜國立臺北教育大學 數位科技設計系教授兼系主任
林筱玫｜台灣人工智慧協會 執行長
區國良｜國立清華大學 學習科學與科技研究所 教授
張一偉｜凡甲科技總經理
張維元｜「資料科學家的工作日常」版主
(以上依照姓名筆劃順序排列)

一看就懂的 AI 最強入門書 /
貼近科技脈動，跟上 AI 技術發展腳步，
吸收新知不落伍！
● 生成式 AI (Generative AI)
● 機器學習 (Machine Learning)
● 深度學習 (Deep Learning)
● 卷積神經網路 (CNN)
● 循環神經網路 (RNN)
● 電腦視覺 (Computer Vision)
● 自然語言處理 (NLP)
● 聊天機器人 (Chatbot)
● 人工智慧道德與倫理

No Code, No Math！/
40 個零基礎、
可以深入體驗 AI 細節的活動實驗
- 跟 AI 協作，配合音樂作畫
- 邊玩邊學，看懂生成式 AI 的門道
- 打造喵星人的機器學習識別模型
- 看電腦怎麼自己玩 Flappy Bird 遊戲
- 虛擬路況體驗 AI 道德判斷的取捨
- 設計點餐機器人看 Chatbot 的運作
- 用 AI 幫你寫故事
- 跟著 AI 學畫畫
- AI 眼動操控體驗
- 捷運車廂的電腦視覺應用
- 隨手塗鴉一秒生成照片
- 神經元運作的動態圖解實驗
- 人臉 (物品) 偵測與情緒判讀
其他還有尋找威利、海洋淨化、風格轉換、情感分析、單字聯想...等有趣兼具實用的活動，以及各式補充的延伸學習知識，豐富資源等你來體驗！

內容目錄

▌第 1 章 什麼是人工智慧 ▌
1-1 AI 在生活中的一天
活動：Bing Chat 搜尋、 聊天、 繪圖全都行
1-2 人類智慧與人工智慧
活動：尋找威利
1-3 人類智慧與人工智慧是競爭還是合作？
活動：用音樂作畫
活動：你的眼睛會說話
1-4 人工智慧類型

▌第 2 章 AI 能做什麼？AI 不能做什麼？ ▌
2-1 人工智慧發展史
2-2 人工智慧的影響
活動：跟 kuki 聊天
活動：語音辨識
活動：臉部辨識
2-3 人工智慧擅長與不擅長的領域
活動：教 AI 認識水果
活動：讓 AI 修復照片
2-4 AI 如何運作
傳統程式與機器學習的差異
活動：攝氏轉華氏 - 傳統程式方式
活動：攝氏轉華氏 - 機器學習方式
活動：限時塗鴉 (Quick,Draw!)
2-5 讓我們開始進入 AI 世界吧

▌第 3 章 機器學習 ▌
3-1 什麼是機器學習
3-2 機器學習如何工作
活動：教機器認識貓
3-3 機器學習三大類型
活動：利用決策樹教電腦分類
活動：小鳥學飛
活動：影像辨識操作
3-4 動手做做看：影像辨識 – 貓還是狗？

▌第 4 章 深度學習 ▌
4-1 什麼是深度學習
4-2 深度學習的重要核心 - 神經網路 (Neural Network)
4-3 神經網路如何工作
活動：單個神經元工作方式
活動：多個神經元工作方式
活動：用 AI 玩剪刀、石頭、布
活動：將照片變成塗鴉
4-4 動手做做看：TensorFlow Playground

▌第 5 章 卷積神經網路 ▌
5-1 卷積神經網路的由來
5-2 什麼是卷積神經網路
5-3 卷積神經網路架構
活動：在瀏覽器中輕鬆學習卷積神經網路
活動：利用 CNN 進行塗鴉識別
5-4 卷積神經網路應用

▌第 6 章 循環神經網路 ▌
6-1 序列性資料
6-2 什麼是循環神經網路
6-3 循環神經網路架構
6-4 循環神經網路類型
活動：讓 AI 陪你一起畫畫 Ⅰ
活動：讓 AI 陪你一起畫畫 Ⅱ

▌第 7 章 電腦視覺 ▌
7-1 什麼是電腦視覺 (Computer Vision)
7-2 電腦視覺如何工作
7-3 電腦視覺任務
活動：Google Vision AI
7-4 電腦視覺應用
7-5 動手做做看
活動：物體偵測 –「捷運搭乘守則」
活動：臉部辨識 –「猜猜我的年紀」

▌第 8 章 自然語言處理 ▌
8-1 什麼是自然語言處理 (NLP)
8-2 自然語言處理如何工作
8-3 自然語言處理應用
8-4 動手做做看
活動：情感分析
活動：單字聯想遊戲 Semantris
活動：文字辨識 –「智慧教室」

▌第 9 章 聊天機器人 (Chatbot) ▌
9-1 什麼是聊天機器人
9-2 聊天機器人如何工作
9-3 聊天機器人應用
9-4 動手做做看
活動：簡易餐廳聊天機器人
活動：智慧化餐廳聊天機器人
活動：ChatGPT 與 DALL·E 2

▌第 10 章 生成式人工智慧 ▌
10-1 什麼是生成式 AI(Generative AI)
10-2 生成式 AI 如何工作
10-3 生成式 AI 應用
活動：用 AI 創作故事
活動：此人不存在
活動：AI 風格圖像變變變

▌第 11 章 人工智慧道德與社會影響 ▌
11-1 偏見 (Bias)
11-2 隱私 (Privacy)
11-3 問責制 (Accountability)
11-4 工作 (Job)
11-5 動手做做看
活動：保護海洋的人工智慧 (AI for Oceans)
活動：道德機器 (Moral Machine)
11-6 人工智慧的演變及未來