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研究方法與論文寫作
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人工智慧基礎概論:AI規劃師我也可以成功做到
作 者:
張紹勳
、
張任坊
、
張博一
出版社別:
五南
書 系:
研究&方法
出版日期:2026/03/01(1版1刷)
ISBN:978-626-442-219-2
E I S B N:9786264422208
書 號:1H4C
頁 數:192
開 數:20K
定 價:350元
優惠價格:315元
主題書展
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\AI時代除了工程師,更需要能將技術轉化為價值的「AI規劃師」/ ⊙「AI應用規劃師」證照考試參考書:本書解析AI規劃師的核心價值、界定跨領域必備職能與考照重點,適合企業決策者、產品經理(PM)、專案經理,以及所有渴望從零開始建立AI應用藍圖之專業人士。 ⊙以終為始的實踐框架:說明從技術理論,到如何發掘商業痛點、評估導入效益、設計落實路徑,提供系統化的規劃框架與31個跨產業案例,讓讀者能將願景轉化為具體的開發藍圖。 ⊙技術洞察力 × 商業決策力 × 溝通協調力:打造AI規劃師必備的跨領域能力。內容涵蓋從硬體GPU算力配置、深度學習框架選型到AIoT架構,強調如何將複雜的演算法轉化為清晰的商用語言,成為技術團隊與高層決策者之間不可替代的橋梁。 「從『AI旁觀者』轉身成為『AI領航員』」 本書解析人工智慧(AI)規劃的基礎概念、核心技術與其廣泛應用。強調「以終為始」的策略思維,帶領讀者從AI開發流程的基礎理論技術,一路深入到教育、工商、軍事等31種業態的實務應用案例。書中不僅介紹GPU、CUDA與深度學習框架等核心技術,更著重於「發掘價值」與「設計路徑」的規劃深度。無論你是想掌握AI規劃師的跨領域職能、考取專業證照,還是為企業打造AI競爭力,本書都將是你跳脫技術細節、掌握AI宏偉藍圖的最佳策略夥伴。
張紹勳 學歷:國立政治大學資訊管理博士 現職:國立彰化師範大學電機與機械科技學系專任教授 經歷:致理技術專任副教授 Email:chess1mail@gmail.com 張任坊 學歷:國立海洋大學商船系 現職:永樂福有限公司負責人 張博一 學歷:國立中央大學通訊工程所 現職:微星科技股份有限公司工程師
第一章 AI規劃師
1-1 前言
1-2 AI規劃師的考照
1-3 AI規劃師需具備之關鍵專業能力
1-4 許多企業都著手應用AI來提升競爭力
1-5 AI政策的實施
1-6 AI開發流程幾個主要步驟
1-7 AI專案
1-8 AI專題實作可以涵蓋許多有趣的領域
1-9 如何成功規劃AI的專案
第二章 AI基本概念
2-1 何謂AI
2-2 生成式AI的應用
2-3 何謂機器學習
2-4 機器學習的演算法
2-5 何謂物聯網(IoT)
2-6 機器人
2-7 專家系統:人工智慧的早期成功典範
2-8 AI與統計學的關係
第三章 AI系統架構的軟體、硬體
3-1 AI硬體架構
3-2 AI伺服器
3-3 AI系統的架構中常用的軟體及工具類型
3-4 常用的AI資料庫
3-5 AI/ML演算法種類繁多
3-6 何謂AIOT
3-7 AI物聯網(AIoT)系統的軟體架構
3-8 AI物聯網(AIoT)系統的硬體架構
3-9 市面主要的雲端平台(Cloud Computing Platforms)
第四章 AI在教育業的規劃重點
4-1 AI在教育領域的應用
4-2 AI在教學上的應用
4-3 生成式AI在教學領域的應用
4-4 課程設計中之AI應用
4-5 AI在運動及體育產業的應用
4-6 AI在幼兒園的應用
4-7 使用AI增強自主學習、自我效能的三個面向
第五章 AI在商業的規劃重點
5-1 AI在企業五管中的應用
5-2 AI在物流領域及供應鏈的應用
5-3 AI在會計領域的應用
5-4 AI在金融業的應用
5-5 AI在資訊業的應用
5-6 AI在零售業的應用
5-7 AI在交通運輸業的應用
5-8 AI在海運業的應用
5-9 AI在倉儲業的應用
5-10 AI在不銹鋼產業的應用
5-11 AI在娛樂業的應用
5-12 AI在仲介業的應用
5-13 AI在護理的應用
5-14 AI在中醫的應用
5-15 AI在老人照顧的應用
第六章 AI在工業的規劃重點
6-1 如何提升工業競爭力
6-2 應用AI增強工業競爭力
6-3 AI在半導體產業的應用
6-4 台灣憑藉著其在半導體及資通訊(ICT)產業的強大基礎
6-5 AI在電腦製造業的應用
6-6 AI在電腦製造業軟體中的應用
6-7 AI在塑化業(塑膠及化學工業)的應用
6-8 AI在汽車業的應用
6-9 AI在土木的應用
第七章 AI在軍事的規劃重點
7-1 AI在軍事領域的應用
7-2 著名的AI軍事武器
7-3 AI在無人機產業的應用
第八章 AI系統的大整合
8-1 5G及AI的整合
8-2 物聯網(IoT)及AI的整合
8-3 大數據及AI的整合
8-4 機器人及AI的整合
1-1 前言 一、名詞解釋 (一) 人工智慧(Artificial Intelligence, AI) 泛指用普通電腦程式來呈現人們智慧的技術。AI有超卓的推理、知識、規劃、學習、感知、交流、移動、移物、使用工具(機器人、無人車)與操控機械的能力等。 (二) 規劃(Planning) 泛指對於設定目標的過程中,特地思考及安排。 (三) AI的規劃者 AI的規劃者是指人(專業職位)或軟體工具(排程、應用)二種: 1. 專業職位:「AI應用規劃師」 這是新興AI應用領域中,負責將AI技術與企業/組織的實際需求結合的角色。 (1) 主要職責:他們是技術與業務之間的橋梁,工作內容通常包括: A. 需求分析:了解業務痛點/缺點,找出AI可應用的機會(市場)。 B. 方案設計:選擇合適的AI技術(如機器學習、生成式AI等),設計出可行的解決方案。 C. 專案管理:規劃AI專案的實施、協調技術團隊、監控進度與效果。 D. 價值創造:確保AI解決方案能有效落地,並為企業帶來實際價值。 (2) 相關認證:在台灣,政府或產業推動了如iPAS「AI應用規劃師」的能力鑑定證照,來建立這個職位所需的能力標準,幫助非技術背景或想轉型的人進入AI應用領域。 2. 軟體工具:「AI計畫/排程工具」(AI Planner) 這類工具通常是利用人工智慧來優化個人的任務排程、時間管理或專案規劃。主要功能: (1) 自動排程:將你的待辦事項、目標或會議,自動分配到日曆上的最佳時間,以達到最高的效率。 (2) 時間區塊化(Time Blocking):自動為專注工作時間、休息時間等劃分區塊。 (3) 衝突解決:當行程或任務有衝突時,AI 會自動或提供建議來重新排程。 (4) 跨平台整合:通常能與Google Calendar、Outlook、Notion、Todoist等其他工具同步。 (四) AI的規劃(AI Planning) 它是人工智慧(AI)的一個分支,旨在讓智慧系統(例如:機器人、無人車或軟體代理人)能夠自主地制定策略或一連串的行動步驟,以從當前的狀態轉移到一個預期的目標狀態。 簡單來說,它就像給AI一個問題(目前的狀況和想達成的目標),AI必須自己想出一個「計畫」(Plan)來解決這個問題。步驟如下: 1. 核心概念與運作方式 (1) 問題定義(Problem Definition)。 (2) 初始狀態(Initial State):系統目前所處的環境和條件。 (3) 目標狀態(Goal State):系統想要達成的最終結果。 (4) 行動集(Actions/Operators):系統可以執行的一系列基本操作或動作,每個動作都有其先決條件和執行後的影響。 2. 規劃過程(Planning Process) AI規劃器會搜尋所有可能的行動序列,預測每一步行動的結果,並評估哪些序列能夠有效地達成目標。 它會從當前狀態開始,透過應用一連串的行動,逐步建構出一個達到目標的路徑,這個路徑就是「計畫」。 3. 產出計畫 計畫通常是一個結構化的行動序列,它指定了AI應該以什麼順序、在什麼條件下執行哪些動作。 為什麼AI規劃很重要? (1) 自主決策:讓AI系統能夠在複雜和多變的環境中,不依賴人類即時干預而獨立運作。 (2) 優化效率:規劃器通常會尋找最有效率或成本最低的行動序列來達成目標。 (3) 應對複雜性:適用於需要多步驟、有先後順序限制的複雜任務(例如:物流調度、自動駕駛路徑規劃、工廠自動化流程)。 應用範例: (1) 機器人學:規劃機器人手臂或移動機器人在工作環境中完成任務的順序。 (2) 自動駕駛:為車輛規劃從起點到終點的最佳路線和應對交通狀況的行動。 (3) 物流與排程:優化供應鏈中的貨物運輸路線或工廠中的生產排程。 (4) 遊戲AI:為遊戲中的角色或非玩家角色(NPC)規劃複雜的行為策略。 (五) 人工智慧生活面的應用 常見的例子有: 1. 個人助理:Siri、Google助理、Alexa、ChatGPT、NotebookLM、Gemini、Claude等,用於語音搜尋(使用大型語言模型)、設定提醒。 2. 推薦系統:Netflix、YouTube、Spotify根據你的觀看影片或收聽歷史,推薦你可能會喜歡的內容。 3. 醫療診斷:AI能夠分析醫學影像(如CT斷層掃描、核醫學影像、X光片),協助醫生更準確地診斷疾病。 4. 金融服務:AI用於詐騙偵測、信用評估及高頻交易。AI技術能強化資料分析、預測趨勢與詐欺風險,以及提升客戶參與度。 5. 智慧型汽車:自動駕駛汽車利用AI來辨識路況、行人及其他車輛。 6. 聊天機器人:用於客戶服務,提供24小時的即時回覆。 總而言之,AI不光僅是科幻電影中的情節,它是一種正在改變我們生活及工作方式的強大技術。 二、機器人與AI的整合 兩者結合後能發揮更強大的功能。易言之,AI就像機器人的大腦,賦予它們學習、決策及解決問題的能力。傳統的機器人主要執行預先設定好的重複性任務,而整合AI後,它們就能變得更聰明、更有彈性。
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