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在資訊過度氾濫的時代，品牌應該透過什麼方式突圍
才能讓自己的產品價值「被看見」？
才能讓自己的產品價值「被看見」？
不管是找小編、運用大數據分析，甚至借助AI人工智慧，不管是透過實體通路、網路直播，或者擴展成O2O，要透過說故事方式行銷各種實體產品、服務或經營IP，必先問「定位」好了嗎？
在市場中，我們最需要知道的真相就是：消費者內心到底在想什麼？
由於資訊過多，許多時候消費者會變得視而不聽、聽而不理，因此現在有許多人大談創意，以為要想在擁擠的市場中脫穎而出就一定要變出一些新花樣。請記得：創意本身是毫無價值的，唯有在正確的定位目標和策略之下，創意才能真正有所貢獻。所以，定位的基本方法並不在於發明新奇的點子，而是要你去掌握消費者的內心世界，並且試圖和你自己的世界相結合。在理解過後，抓準適當的時機和適當的狀況，才能達到真正的溝通。
大型語言模型背後的先進技術「硬派」揭密！
近年來，在 NVIDIA (輝達) GPU、CUDA 技術的推波助瀾下，深度學習 (Deep Learning) 領域有著爆炸性的成長，例如最為人知的 ChatGPT 正是運用深度學習技術開發出來的當紅應用。
除了硬體上的助益外，為了幫助眾多初學者快速上手深度學習，任職於 NVIDIA 的作者 Magnus Ekman 凝聚了他多年來在 NVIDIA 所積累的 AI 知識撰寫了本書。除了介紹深度學習基礎知識外，也包括此領域的最新重要進展。
最重要的是，本書所設計的 NLP 章節內容可說是「環環相扣」，對於看懂 Transformer、GPT 等最先進的神經網路技術有莫大的幫助，一本書帶你徹底看懂 ChatGPT 背後核心技術 - GPT 的模型架構！
◆NVIDIA總裁／AI教父◆
《輝達黃仁勳：人工智慧晶片的成吉思汗》
《輝達黃仁勳：人工智慧晶片的成吉思汗》
黃仁勳如何繼蘋果公司賈伯斯、電動汽車馬斯克之後，成為新起的現象級企業家？如何高瞻遠膽贏在起跑點？並擁有超越英特爾與超微的組織管理，以及策略性人力資源管理關鍵。本書將一一解析！
👉大型語言模型框架👈
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TensorFlow
瞭解構建機器學習管道的步驟
在本書中，Hannes Hapke和Catherine Nelson將帶領讀者瞭解使用TensorFlow生態系統自動化機器學習管道的步驟。
將可以學習到將部署時間從幾天縮短到幾分鐘的技術和工具，進而更專注新模型的開發，而不是維護舊有的系統。
★本書特色★
‧使用TensorFlow數據驗證和TensorFlow轉換來處理數據
‧使用TensorFlow模型驗證對模型進行詳細分析
‧檢驗模型表現的公平性和偏誤性
‧學習隱私保護(privacy-preserving)機器學習技術
PyTorch
掌握PyTorch勢在必行！
本書作者為PyTorch核心開發者，深知PyTorch的強大之處，並擁有豐富的深度學習經驗，將帶你從無到有，利用PyTorch建構出深度學習模型，並用其來解決現實問題的能力。
本書的最大特色為：利用數個章節來實作偵測專案。在實作該專案的過程中，你可以實際體會到如何充分把所學應用出來，並針對過程中所遇到的問題來找出解方。更重要的是，作者的寶貴經驗會讓你少走許多彎路，快速培養實戰能力！
Keras
第一本Keras 3深度學習入門
Keras 3 是 Keras 的重磅回歸，這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫，可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點，來打造出最佳的神經網路模型。
書中內容包含普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM，還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型，以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用，還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。
👉精進程式語言👈
了解人工智慧的最基礎工具
進階指南
AI 神助攻！程式設計新境界：GitHub Copilot 開發 Python 如虎添翼 : 提示工程、問題分解、測試案例、除錯
- 作者：Leo Porter,Daniel Zingaro $
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程式設計新浪潮
GitHub Copilot 是由 GitHub 與 OpenAI 大型語言模型（LLMs）合作開發的 AI 程式設計助手，它從巨量程式碼庫中學會所有的程式設計技巧，將人類過往的程式精華融為一體。只要你學會用正確的方法、下達明確的提示詞、妥善地用自然語言與其溝通，就能發揮它的無窮力量，大幅幫助你提高開發軟體的成效。
整本書的編排圍繞著這個設計循環所需的技能，一遍遍演練、一步步學會進入 AI 程式設計必備的新技能。幫助你以正確的方式掌握 Python 程式設計（當然，其它程式語言也適用），高效快速解決實務上的任務。
