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生成式 AI 不再遙不可及！《從 AI 到生成式 AI》40 個零程式實作，讓你快速體驗 AI 的力量。
本篇文章為 分享書本:《從 AI 到 生成式 AI：40 個零程式的實作體驗，培養新世代人工智慧素養》 的閱讀整理，這本書幫助我在生成式AI的學習上提供許多專業的知識。
書本摘要
《從 AI 到生成式 AI》專為非技術背景的讀者設計，目標是培養新世代的人工智慧素養。
全書強調「零程式 No Code」入門，透過圖形化操作與 QR Code 引導的互動課程，讓任何人都能實際體驗AI 與生成式 AI 的應用。
內容涵蓋 AI 與生成式 AI 的基本概念、機器學習的入門原理、自然語言處理與圖像生成技術，並將其轉化為 40 個可立即上手的實作課程。
這些課程包括文字生成、對話機器人、圖像風格轉換、影音素材創建等，讓學習者能快速理解並應用。
書中不僅著重於操作體驗，更透過案例與簡明解說，建立對生成式 AI 的正確認知，包含技術優勢、應用潛力與限制，以及相關的倫理與版權議題。
這本書不僅是 AI 入門書，更是一套完整的 AI 素養養成教材，適合學生、教師、企業內訓與一般對 AI 感興趣的讀者，幫助他們在數位時代掌握必備技能。
書本精華重點
1. 強調零程式上手，以互動課程快速體驗 AI 與生成式 AI。
2. 圖文並茂、案例豐富，涵蓋文字、圖像與對話應用。
3. 培養 AI 素養，同時重視倫理、著作權與應用風險。
10大核心重點概念摘要
1. AI 與生成式 AI 的差異與演進。
2. 零程式平台降低技術進入門檻。
3. Prompt Engineering 是生成式 AI 成效關鍵。
4. 圖像生成技術與風格轉換應用。
5. 文本生成／自然語言處理基礎知識。
6. 對話系統與聊天機器人設計。
7. 多媒體內容生成與創作應用。
8. 實作課程的步驟與互動設計。
9. 工具整合與平台操作體驗。
10. 生成式 AI 的倫理、版權與風險意識。
內容重點整理 + 技術彙整
《從 AI 到生成式 AI》透過 40 個零程式實作課程，帶領讀者由淺入深體驗 AI 與生成式 AI 的應用。
本書以 AI 素養培養為核心，設計一系列互動式學習流程。
首先，書中釐清 AI 的定義、發展脈絡與應用範疇，讓讀者理解 AI 與生成式 AI 的差異與進化。
接著，介紹機器學習的基本概念，說明監督式與非監督式學習，以及特徵在模型中的作用，讓讀者具備基本背景知識。
隨後，書中以圖形化工具與 QR Code 輔助的方式，實作多種生成式 AI 案例，降低程式語言門檻。課程涵蓋文字生成（例如文章撰寫與摘要）、對話系統（聊天機器人）、圖像生成（AI 繪圖與風格轉換）、多媒體內容創作（影音、海報設計）等，讓學習者在操作中建立直觀理解。
特別值得注意的是，書中也關注生成式 AI 的倫理議題，提醒使用者在應用過程中需留意版權、隱私與技術限制。整體而言，本書融合了理論解釋、工具應用與實際操作，以「零程式」作為核心特色，幫助非專業背景的讀者快速上手，並在數位轉型時代建立必要的 AI 素養。
技術彙整
1. 零程式工具與 QR Code 課程，降低學習門檻。
2. 文本生成與 NLP 技術的實務應用。
3. 圖像生成與風格轉換的案例體驗。
4. 聊天機器人與對話模型的應用。
5. AI 素養養成與倫理議題探討。
《從 AI 到 生成式 AI：40 個零程式的實作體驗，培養新世代人工智慧素養》完整架構/流程/技術地圖
I. 認識 AI 與生成式 AI
- 定義：
- 人工智慧 (AI)：讓機器模仿人類思考與行為的科學。
- 生成式 AI (Generative AI)：能夠創造全新內容（如文字、圖像、程式碼）的 AI。
- 歷史：
- 從早期的邏輯推論，到 80 年代的機器學習，再到 2010 年後的深度學習與神經網路，AI 發展不斷突破。
- 應用範疇：
- 弱 AI（Narrow AI）：專注於特定任務，例如語音助理、影像辨識。
- 強 AI（General AI）：具備全面學習與推理能力，目前仍是科幻概念。
- 生成式 AI：用於內容創作、設計、音樂、影音等領域。
II. 機器學習基本概念
- 監督式學習 (Supervised Learning)：
- 定義：使用帶有標籤的數據進行訓練，模型從中學習輸入與輸出的對應關係。
- 範例：
- 影像辨識：給予大量貓狗圖片，並標註「貓」或「狗」，讓模型學會分類。
- 情感分析：給予大量文字，並標註「正面」或「負面」情緒。
- 非監督式學習 (Unsupervised Learning)：
- 定義：使用沒有標籤的數據進行訓練，模型自動尋找數據中的隱藏模式或結構。
- 範例：
- 分群 (Clustering)：將顧客依據消費習慣自動分群。
- 特徵工程：
- 定義：將原始數據轉換為模型能更好理解的格式，是提升模型效能的關鍵步驟。
- 範例：
- 將文本轉換成詞向量。
- 從圖像中提取邊緣、顏色等特徵。
III. 零程式實作起點
- 工具介紹：
- Quick,Draw!：透過塗鴉辨識，體驗 AI 辨識圖像的過程。
- Teachable Machine：利用瀏覽器快速訓練自己的圖像、語音或姿勢辨識模型。
- TensorFlow Playground：視覺化神經網路的運作原理，調整參數觀察結果。
- QR Code 引導：
- 透過掃描 QR Code，直接連結到上述零程式實作平台，大幅降低學習門檻。
IV. 生成式 AI 應用課程
- 文字生成：
- 核心技術：大型語言模型 (LLMs)。
- 實作應用：
- AI 寫故事：利用提示詞（Prompt）讓 AI 創作不同風格的故事。
- 撰寫文案：生成產品介紹、社群貼文等。
- 圖像生成：
- 核心技術：生成對抗網路 (GANs)、擴散模型 (Diffusion Models)。
- 實作應用：
- 此人不存在：生成不存在的人臉圖像，了解 GAN 的強大能力。
- 風格轉換：將照片轉換為不同的藝術風格。
- 對話機器人：
- 核心技術：自然語言處理 (NLP)。
- 實作應用：
- 簡易問答機器人：建立簡單的餐廳對話機器人。
- 智慧化客服：利用 ChatGPT 打造更流暢的對話體驗。
V. 創作與多媒體應用
- 海報創作：
- 應用：利用 AI 圖像生成工具，根據文字描述快速生成海報背景圖。
- 影音製作：
- 應用：
- AI 影片配音：自動將文字轉為語音。
- AI 角色設計：生成虛擬角色並套用在動畫或影片中。
- 綜合案例：
- 智慧教室：結合文字辨識、語音辨識等技術，打造更便利的學習環境。
- 智慧餐廳：透過聊天機器人、影像辨識等技術，優化服務流程。
VI. 素養與倫理
- 技術限制：
- AI 依然存在運算錯誤、無法真正理解語意等限制。
- 版權與應用風險：
- 版權：使用生成式 AI 創作的內容其版權歸屬問題。
- 偏見 (Bias)：訓練數據可能帶有偏見，導致 AI 決策不公。
- 隱私 (Privacy)：AI 應用可能涉及個人資料收集與監控。
- 工作衝擊：部分工作可能被 AI 取代，需要培養與 AI 協作的素養。
附錄：與 iPAS AI 應用規劃師考試對應分析
8.1 初級考試對應
符合初級考試範圍的考點：
- AI 與生成式 AI 的定義與基本應用
- 機器學習的基本概念（監督/非監督/強化學習）
- NLP 與圖像生成的基礎知識
- 對話系統與聊天機器人的入門概念
- AI 素養與倫理議題
8.2 中級考試對應
符合中級考試範圍的考點：
- 生成式 AI 的核心技術與實作案例
- Prompt Engineering 與生成式應用設計
- 多模態內容生成（文字、圖像、影音）
- AI 工具整合與操作體驗
- 生成式 AI 相關風險、限制與治理議題
