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    智慧科技密碼
    出版社:全華
    出版日期:2025-09-05
    ISBN:9786264014892
    參考分類(CAT):
    參考分類(CIP): 電腦科學

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      | 內容簡介 |
    內容簡介
    本書特色

    1.涵蓋智慧科技四大核心領域:完整介紹人工智慧、區塊鏈、雲端運算與大數據,奠定未來科技素養。
    2.跨領域專業師資共同編寫:各章由具實務與教學經驗之教授負責,內容嚴謹且多元。
    3.理論與實作並重:每單元搭配實作演練,強化學生操作能力與應用實戰經驗。
    4.兼顧入門學習與進階挑戰:內容循序漸進,適合不同背景學生進行深度探索。
    5.強調科技倫理與社會影響:引導學生思考AI時代的法律、倫理與公平性議題。
    6.專題導向學習設計:課程結構鼓勵學生進行分組專題,提升合作與創新能力。
    7.模組化內容設計具高度彈性:各單元可獨立教學,適用於跨系、跨院與通識課程。
    8.整合產業應用與真實案例:從以太坊到ChatGPT,深入剖析前沿技術落地情境。
    9.搭配圖表與視覺化輔助說明:輔以流程圖、比較表與設計圖,提升學習理解力。
    10.掌握最新技術趨勢脈動:涵蓋多模態AI、生成模型、DeFi等熱門主題與未來發展。
    內容簡介
    本書《智慧科技密碼》內容涵蓋四大核心單元:
    「人工智慧」:從AI的基本原理出發,帶領讀者進入人工智慧的世界,結合理論與實作,讓學生親自體驗AI模型的應用潛力。
    「區塊鏈」:說明區塊鏈技術的原理、應用場景對社會金融體系的影響,並以太坊與去中心化金融的實際案例,啟發學生對未來科技的批判性思考。
    「雲端運算」:介紹雲端與物聯網整合所帶來的創新可能,並透過實驗課程,培養學生應用與操作能力。
    「大數據」:引導學生理解資料科學的邏輯與工具,從資料探索到視覺化,逐步建立對數據的敏感度與解讀力。
    每一個單元內容紮實,循序漸進,兼具理論深度與實作指引。適合大學教育者、科技學習者,或是有志於理解數位轉型趨勢的讀者深入閱讀與珍藏的實用書籍。展現了跨領域教育的力量,方能在未來產業與社會的巨變中掌握機會、解決問題。
    目錄
    單元一 人工智慧
    Chapter01 人工智慧簡介
    1-1 人工智慧的基本概念
    1-2 人工智慧的歷史
    1-3 人工智慧的應用
    1-4 結論

    Chapter02 人工智慧的重要主題
    2-1 深度學習
    2-2 大型語言模型
    2-3 多模態人工智慧
    2-4 通用型人工智慧機器人
    2-5 人工智慧在不同領域的應用
    2-6 人工智慧對社會的影響
    2-7 人工智慧的未來發展趨勢
    2-8 總結

    Chapter03 AI 實作演練
    3-1 Google Teachable Machine(影像分類)
    3-2 使用Google TensorFlow Playground
    3-3 Python 基礎實作(使用Google Colab)


    單元二 區塊鏈
    Chapter 04 區塊鏈的概念與社會應用
    4-1 前言– 區塊鏈的誕生
    4-2 區塊鏈的起源與背景
    4-3 虛擬貨幣的運作與應用
    4-4 概述區塊鏈技術在社會中的影響

    Chapter 05 以太坊與智能合約實例
    5-1 什麼是以太坊?
    5-2 以太坊應用案例

    Chapter 06 去中心化金融
    6-1 去中心化金融(DeFi)概述
    6-2 ERC-20 代幣的概念與應用
    6-3 ERC-721 標準與非同質化代幣(NFT)
    6-4 去中心化金融(DeFi)實際應用案例分析

    單元三 雲端運算& 物聯網與邊緣運算
    Chapter 07 雲端運算
    7-1 什是雲端運算?
    7-2 構成雲端運算的關鍵技術
    7-3 雲端運算的服務模式
    7-4 雲端運算服務的佈署模式

    Chapter 08物聯網與邊緣運算
    8-1 物聯網基本概念& 系統架構
    8-2 物聯網相關技術& 產業鏈
    8-3 物聯網的智慧化應用
    8-4 邊緣運算

    Chapter 09 雲端運算及物聯網實驗
    9-1 將網站後台程式佈署到PaaS 平台
    9-2 使用 APP Inventor 建立Android 計步器APP
    9-3 運行計步器APP 並瀏覽計步資料歷史網頁

    單元四 大數據
    Chapter 10 大數據與資料科學
    10-1 數據分析的過去、現在與未來
    10-2 數據分析的技術與工具
    10-3 數據分析-使用試算表

    Chapter 11 資料探索與資料視覺化
    11-1 數據的蒐集與整理
    11-2 數據資料視覺化
    11-3 資料探索與分析

    Chapter 12 資料科學與大數據的實作應用
    12-1 在實例中學習資料分析與視覺化
    12-2 在實例中學習資料分析與機器學習
    12-3 資料科學的應用與展望