第一章 GPT-4 與 ChatGPT 的基礎知識 LLM（大語言模型）簡介 簡史：從 GPT-1 到 GPT-4 LLM 的使用情境和產品範例 謹防 AI 幻覺：限制和考量 透過進階功能釋放 GPT 潛力第二章 深入探討 OpenAI API 基本概念 用 OpenAI Playground 來試玩 GPT 模型 入門：OpenAI Python 函式庫 使用聊天補全模型 使用其他文字補全模型 各方面的考量 其他的 OpenAI API 和功能第三章 可支援 LLM 的應用程式：能力和挑戰 App 開發概要說明 軟體架構設計原則 把 LLM 的各種能力整合到你的專案中 範例專案 成本管理 支援 LLM 的 App 各種可能的漏洞 使用外部 API第四章 OpenAI 的進階 LLM 整合策略 提示工程 微調 RAG（檢索增強生成） 在不同策略之間進行選擇 從標準的應用程式，到支援 LLM 的解決方案第五章 利用框架、外掛等方式來提升 LLM 的能力 LangChain 框架 LlamaIndex 框架 GPT-4 外掛 GPT Assistant API第六章 全部整合起來 重點回顧 全部整合起來：AI 助理的使用情境 所學習到的經驗教訓關鍵術語詞彙表附錄A 工具、函式庫與框架索引
邊緣AI｜使用嵌入式機器學習解決真實世界的問題 精通機器學習｜使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第三版 生成深度學習｜訓練機器繪畫、寫作、作曲與玩遊戲 第二版