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深度學習是以多層神經網路模仿人腦突觸連結的智慧革命，能自動從大量資料中抽取高層特徵，突破傳統機器學習對人工特徵與規則的依賴。它結合前向傳播與反向傳播，透過梯度下降優化權重，讓影像辨識、語音翻譯、語意理解、醫療診斷等應用迅速發展，正成為AI時代最核心的技術基礎，推動自動駕駛、生成式創作與城市邁向現實。
《深度學習——神經網路的革命》帶你從MLP、CNN、RNN到Transformer、BERT、GPT，掌握激活函數、優化器、正則化與自監督技巧，實戰圖像、語音、文字與生成式AI，並學習部署、模型壓縮及EdgeAI，讓你能從零到一建立強大且可落地的深度模型，跨足產業應用，迎向AI新紀元與未來共成長！
通用人工智慧（AGI）被視為AI終點，讓機器跨領域推理、學習與自省，如人類般適應未知。近年大型語言模型、多模態融合、神經符號混合與自進化代理帶來突破，但仍受常識推理、價值對齊、算力與倫理風險所限。本章結合理論、研究與框架，並透過測驗檢視你對AGI路徑、關鍵技術與挑戰的理解，引領你迎向下一波AI革命。
量子機器學習結合量子位疊加與糾纏，於特徵映射、優化與生成模型上展現指數級並行潛力，可望破解高維資料與組合爆炸，為藥物發現、材料設計、金融組合優化開啟新境界；同時透過變分量子電路、混合量子經典框架，降低當前NISQ器件雜訊及量子位限制，提前佈局未來量子優勢時代，值得企業學研界立即試水佈局，搶占算力高地
AI 代理人系統讓多智能體協作，自駕車隊即時共享感知並動態排程路權，智慧城市則整合交通號誌、能源網與公共安全；結合邊緣計算、強化學習、V2X 通訊與區塊鏈，確保決策高效、可靠且可追溯，推動城市韌性與永續未來。
面對 AI 滲透金融、醫療與公共治理，企業若忽視倫理與法規將陷隱私侵犯、偏見歧視與責任不明的高風險。導入公平性測試、可解釋 AI、差分隱私與聯邦學習，並對照 EU AI Act、GDPR 等全球規範，建立倫理委員會與審查機制，並公開模型與數據來源及局限，打造負責任 AI 生態，才能贏得市場信任。
AutoML 透過自動特徵工程、模型搜尋與超參數調校，把需要資深數據科學家耗時完成的工作交給系統自動化執行。它能在時間與算力內快速比較演算法組合、挑出最優方案，並自動生成易於部署的程式碼與報告，大幅降低 AI 專案門檻，讓中小企業、政府與教育單位都能用少量資料與人力驗證商業構想，加速 AI 普及。
AI for Good 將人工智慧導入貧困消除、醫療、公衛、教育、環境保護與災害救援等領域，結合衛星影像分析、CV、NLP、聯邦學習與強化學習等前沿技術，精準預測需求、優化資源分配，快速應對全球挑戰，促進公平與永續，實現聯合國 SDGs，讓科技真正向善。
強化學習是讓 AI 透過「試錯」與「獎勵回饋」學習決策策略的關鍵技術，正是 AlphaGo、機器人與自駕車背後的智慧核心。它不依賴大量標註資料，透過環境互動自主學習，適合應對複雜、動態、多步驟決策任務。隨著深度學習、模擬環境與分散式訓練的結合，RL 正成為邁向通用人工智慧（AGI）的重要里程碑。
聯邦學習是一種創新的分散式機器學習技術，讓多個設備或機構在不共享原始資料的前提下，共同訓練 AI 模型。資料保留在本地，僅上傳模型參數，確保隱私與安全，同時又能獲得高效能的訓練效果。特別適用於金融、醫療、行動裝置等重視資料機密的場景，是邁向隱私保護 AI 發展的重要里程碑。
深度學習是以多層神經網路模仿人腦突觸連結的智慧革命，能自動從大量資料中抽取高層特徵，突破傳統機器學習對人工特徵與規則的依賴。它結合前向傳播與反向傳播，透過梯度下降優化權重，讓影像辨識、語音翻譯、語意理解、醫療診斷等應用迅速發展，正成為AI時代最核心的技術基礎，推動自動駕駛、生成式創作與城市邁向現實。
《深度學習——神經網路的革命》帶你從MLP、CNN、RNN到Transformer、BERT、GPT，掌握激活函數、優化器、正則化與自監督技巧，實戰圖像、語音、文字與生成式AI，並學習部署、模型壓縮及EdgeAI，讓你能從零到一建立強大且可落地的深度模型，跨足產業應用，迎向AI新紀元與未來共成長！
通用人工智慧（AGI）被視為AI終點，讓機器跨領域推理、學習與自省，如人類般適應未知。近年大型語言模型、多模態融合、神經符號混合與自進化代理帶來突破，但仍受常識推理、價值對齊、算力與倫理風險所限。本章結合理論、研究與框架，並透過測驗檢視你對AGI路徑、關鍵技術與挑戰的理解，引領你迎向下一波AI革命。
量子機器學習結合量子位疊加與糾纏，於特徵映射、優化與生成模型上展現指數級並行潛力，可望破解高維資料與組合爆炸，為藥物發現、材料設計、金融組合優化開啟新境界；同時透過變分量子電路、混合量子經典框架，降低當前NISQ器件雜訊及量子位限制，提前佈局未來量子優勢時代，值得企業學研界立即試水佈局，搶占算力高地
AI 代理人系統讓多智能體協作，自駕車隊即時共享感知並動態排程路權，智慧城市則整合交通號誌、能源網與公共安全；結合邊緣計算、強化學習、V2X 通訊與區塊鏈，確保決策高效、可靠且可追溯，推動城市韌性與永續未來。
面對 AI 滲透金融、醫療與公共治理，企業若忽視倫理與法規將陷隱私侵犯、偏見歧視與責任不明的高風險。導入公平性測試、可解釋 AI、差分隱私與聯邦學習，並對照 EU AI Act、GDPR 等全球規範，建立倫理委員會與審查機制，並公開模型與數據來源及局限，打造負責任 AI 生態，才能贏得市場信任。
AutoML 透過自動特徵工程、模型搜尋與超參數調校，把需要資深數據科學家耗時完成的工作交給系統自動化執行。它能在時間與算力內快速比較演算法組合、挑出最優方案，並自動生成易於部署的程式碼與報告，大幅降低 AI 專案門檻，讓中小企業、政府與教育單位都能用少量資料與人力驗證商業構想，加速 AI 普及。
AI for Good 將人工智慧導入貧困消除、醫療、公衛、教育、環境保護與災害救援等領域，結合衛星影像分析、CV、NLP、聯邦學習與強化學習等前沿技術，精準預測需求、優化資源分配，快速應對全球挑戰，促進公平與永續，實現聯合國 SDGs，讓科技真正向善。
強化學習是讓 AI 透過「試錯」與「獎勵回饋」學習決策策略的關鍵技術，正是 AlphaGo、機器人與自駕車背後的智慧核心。它不依賴大量標註資料，透過環境互動自主學習，適合應對複雜、動態、多步驟決策任務。隨著深度學習、模擬環境與分散式訓練的結合，RL 正成為邁向通用人工智慧（AGI）的重要里程碑。
聯邦學習是一種創新的分散式機器學習技術，讓多個設備或機構在不共享原始資料的前提下，共同訓練 AI 模型。資料保留在本地，僅上傳模型參數，確保隱私與安全，同時又能獲得高效能的訓練效果。特別適用於金融、醫療、行動裝置等重視資料機密的場景，是邁向隱私保護 AI 發展的重要里程碑。
