圖解生成式 AI｜一次搞懂 AI 如何繪圖、寫作與協作 (Visualizing Generative AI: How AI Paints, Writes, and Assists)
Priyanka Vergadia, Valliappa Lakshmanan 賴屹民 譯
- 出版商: 歐萊禮
- 出版日期: 2026-07-31
- 定價: $880
- 售價: 7.9 折 $695
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 320
- ISBN: 6264253324
- ISBN-13: 9786264253321
-
相關分類:
GAN 生成對抗網絡
- 此書翻譯自: Visualizing Generative AI: How AI Paints, Writes, and Assists (Paperback)
立即出貨 (庫存 > 10)
買這商品的人也買了...
-
嵌入式 Linux 應用開發完全手冊$539$512 -
$402原子教你玩 STM32 (寄存器版), 2/e -
$453原子教你玩 FPGA：基於 Intel Cyclone IV -
CMake 構建實戰：項目開發捲$599$569 -
先整理一下？｜個人層面的軟體設計考量 (Tidy First?: A Personal Exercise in Empirical Software Design)$480$379 -
白話 Web 應用程式安全：洞悉駭客手法與防禦攻略 (Grokking Web Application Security)$580$458 -
Linux 隨身指南：必備指令, 4/e (Linux Pocket Guide: Essential Commands, 4/e)$580$458 -
讓 LLM 飛起來的工具使用 - AI Agent MCP 協議開發、標準、應用$790$624 -
精通 Python｜運用簡單的套件進行現代運算, 3/e (Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages, 3/e)$980$774 -
$417Claude Code 實戰：Harness 工程之道 -
生成式 AI 設計模式｜處理生成式AI代理及應用程式的常見挑戰 (Generative AI Design Patterns: Solutions to Common Challenges When Building Genai Agents and Applications)$1,200$948 -
一個 64位操作系統的設計與實現, 2/e$1,019$968 -
LangGraph 開發 AI Agent 實踐$600$570 -
軟體開發身分安全實務｜開發人員必須掌握的最佳做法 (Identity Security for Software Development: Best Practices That Every Developer Must Know)$620$489 -
無瑕的程式碼：敏捷軟體開發技巧守則, 2/e (Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship, 2/e)$1,280$998 -
StatQuest 圖解機器學習$790$624 -
Codex Vibe Coding 開發手冊$850$671 -
從 AI Agent 到多代理人系統設計｜架構規劃與應用開發 (Building Applications with AI Agents: Designing and Implementing Multiagent Systems)$780$616 -
AI 超神應用術：Google Gemini × NotebookLM × Nano Banana × Omni × Flow × Gemini Live 全解鎖 (超級全能第三版) (附範例素材/提示詞/影音教學)$560$442 -
n8n x AI Agent 與企業導入實戰大全【基礎篇】：零基礎入門 x API 串接 x 自動化工作流程設計 x 商業專題實作$890$694 -
OpenClaw 本質論與建構工程 — 基礎完全攻略：誕生、本質、架構、設計與設定、控管、安全性$950$741 -
生成式 AI 規劃與應用$650$513 -
iPAS 初級資安工程師攻略 ─ 技術概論篇（附最新 3 年考古題）$680$530 -
多個 Agents 幫你做事 - 動手打造平行 AI 智慧代理群$880$695 -
AI 永遠學不會的資料 - RAG 在工作流及企業中實戰聖經$880$695
相關主題
商品描述
✦ 來自業界專家的推薦 ✦
「當你與同事及客戶合作時，熟悉生成式AI是核心職能之一。本書透過簡明的圖表來解釋生成式AI的基本概念、用法，以及實際影響力，是專為初次接觸AI的領導者與高階主管而設計的快速入門指南。」
—— Eliot Danner，Google常務董事
生成式AI（GenAI）具備改革商業流程的潛力，但許多工作者還在探索如何建構、優化、撰寫提示詞以善用GenAI工具來滿足需求。此外，在使用GenAI時也有一些陷阱必須避免，例如安全風險與幻覺。你必須看穿這項技術的能力與侷限，才能做好工作。這本平易近人的指南，將透過一場饒富趣味的旅程，協助各種程度的讀者掌握GenAI。
本書提供大量吸引人的圖表與插圖，無論你是好奇的IT專業人士、渴望掌握最新技術的商業領導者、正在探索雲端運算與AI職涯的學生，還是期待接觸GenAI的任何人，這本書都是完美的起點。你將遍訪生成式AI的全貌，探索這項技術如何運作，以及各企業與組織成功運用它的各種秘訣。
• 瞭解生成式AI的演進歷程，並聚焦於重大的突破
• 熟悉可用來執行GenAI任務的各種工具與平台
• 檢視實務應用場景，例如聊天機器人與工作流程自動化
• 學習可在後續GenAI旅程中持續延伸的基礎知識
作者簡介
Priyanka Vergadia是Microsoft的資深總監，曾任Google Cloud的開發者倡議負責人，在雲端與AI技術領域有超過15年的領導經驗。她是暢銷書《Visualizing Google Cloud》的作者，以視覺化敘事法聞名，這種寫作風格已讓全球數百萬名讀者輕鬆瞭解複雜的雲端與AI技術。
Valliappa（Lak）Lakshmanan是Obin AI的共同創辦人兼CTO，Obin AI是一家以代理式 AI為核心的新創公司。他曾擔任Google的AI解決方案總監，以及NOAA的ML研究人員，著有多本 O’Reilly書籍，並因為運用機器學習來預測劇烈天氣而榮獲美國氣象學會會士。
目錄大綱
Chapter 1 生成式AI在一瞬間隨處可見
何謂生成式AI？
AI讓機器具備真人的能力
生成式AI是怎麼運作的？
在六年之間，從Transformers演變到ChatGPT
生成式AI的挑戰
本書其餘章節的安排
Chapter 2 使用生成式AI
出色的初稿
提示GenAI模型
建構具備GenAI能力的產品
設計GenAI應用程式架構
Chapter 3 生成式AI的應用場景
客戶支援
程式碼審查與生成
知識管理與搜尋
資料分析與洞察
行銷與廣告
Chapter 4 建構代理式系統
為什麼需要代理式系統？
實作代理
在LangGraph中的代理式工作流程
在AutoGen與LangGraph之間做出選擇
RAG代理
讓代理使用結構化的資料
代理式架構
代理整合模式
Chapter 5 設計GenAI應用程式架構
選擇基礎模型
在創造力與風險之間找到平衡點
低風險情境的架構
中風險情境的架構
高風險情境的架構
微調模型
Chapter 6 建立負責任的GenAI應用程式
為何負責任的GenAI不一樣？
價值對齊與安全性
人類與 AI 互動的倫理
社會層面的影響
LLMOps
摘要與總結
