AI工程｜從基礎模型建構應用 作者：Chip Huyen ⭐⭐⭐⭐⭐ Amazon五星好評🏆 機器理論#1 🏆自然語言處理#1 🏆企業應用#1，霸榜超過30週「本書提供了一個全面且結構清晰的指南，涵蓋建構生成式AI系統的基本面向。對於希望在企業內推展AI的專業人士來說，這是一本必讀之作。」——Vittorio Cretella，前 P&G and Mars 全球資訊長「Chip Huyen很懂生成式AI，她是一位卓越的教師和 ⭐⭐⭐⭐⭐ Amazon五星好評🏆 機器理論#1 🏆自然語言處理#1 🏆企業應用#1，霸榜超過30週「本書提供了一個全面且結構清晰的指南，涵蓋建構生成式AI系統的基本面向。對於希望在企業內推展AI的專業人士來說，這是一本必讀之作。」——Vittorio Cretella，前 P&G and Mars 全球資訊長「Chip Huyen很懂生成式AI，她是一位卓越的教師和

生成式AI提示工程｜以前瞻性的設計打造穩定、可信任的AI解決方案 作者：James Phoenix, Mike Taylor 來自業界專家的推薦📢「Mike和James是這領域的大師，這絕對是我讀過關於提示工程的最棒書籍之一。」── Dan Shipper，Every共同創辦人與CEO「如果想要提升AI系統的準確性和可靠性，這本書在你的書架上足有一席之地。」── Mayo Oshin，Siennai Analytics創辦人與CEO，LangChain早期貢獻者ChatGPT、 來自業界專家的推薦📢「Mike和James是這領域的大師，這絕對是我讀過關於提示工程的最棒書籍之一。」── Dan Shipper，Every共同創辦人與CEO「如果想要提升AI系統的準確性和可靠性，這本書在你的書架上足有一席之地。」── Mayo Oshin，Siennai Analytics創辦人與CEO，LangChain早期貢獻者ChatGPT、

因果推論的商業應用：用Python解鎖科技產業的精準行銷 作者：Matheus Facure 🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。✔全書以 Python 為 🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。✔全書以 Python 為

機器學習面試指南 作者：Susan Shu Chang 啟動你的機器學習與資料科學職涯「這是一本關於機器學習面試的全方位指南。本書涵蓋了大多數機器學習面試的內容，對於該領域的新手、經驗豐富的機器學習（ML）從業者以及資料科學家來說，都非常實用。」--Prithvishankar SrinivasanInstacart的ML工程師（曾任職於Twitter、Microsoft）隨著現今科技產品日益普及，對機器學習專業人才的需求也持續 啟動你的機器學習與資料科學職涯「這是一本關於機器學習面試的全方位指南。本書涵蓋了大多數機器學習面試的內容，對於該領域的新手、經驗豐富的機器學習（ML）從業者以及資料科學家來說，都非常實用。」--Prithvishankar SrinivasanInstacart的ML工程師（曾任職於Twitter、Microsoft）隨著現今科技產品日益普及，對機器學習專業人才的需求也持續

資料工程基礎｜規劃和建構強大、穩健的資料系統 作者：Joe Reis, Matt Housley 🏆🏆🏆 Amazone 400+ 五星好評 🏆🏆🏆👉 資料領域的必讀書單📚 ，適合IT專業人士和學生，尤其適合希望深入了解資料工程的讀者。👉 書中提供資料工程的基本和進階概念，對於理解當前和未來的資料工程趨勢和技術非常有幫助。👉 作者的寫作風格值得讚賞，使用的比喻和舉例能將複雜的概念有效簡化，更易理解。👉 提供清晰的資料工程生命週期概念，有助提升資料管理 🏆🏆🏆 Amazone 400+ 五星好評 🏆🏆🏆👉 資料領域的必讀書單📚 ，適合IT專業人士和學生，尤其適合希望深入了解資料工程的讀者。👉 書中提供資料工程的基本和進階概念，對於理解當前和未來的資料工程趨勢和技術非常有幫助。👉 作者的寫作風格值得讚賞，使用的比喻和舉例能將複雜的概念有效簡化，更易理解。👉 提供清晰的資料工程生命週期概念，有助提升資料管理

生成深度學習｜訓練機器繪畫、寫作、作曲與玩遊戲 第二版 作者：David Foster 生成式AI是科技界最熱門的主題。本書以實務導向，教導機器學習工程師與資料科學家們如何使用 TensorFlow 與 Keras 來從頭做出令人讚嘆的生成深度學習模型，包含變分自動編碼器（VAE）、生成對抗網路（GAN）、Transformer、正規化流、能量模型與降噪擴散模型。本書從深度學習的基礎開始，逐步談到最尖端的架構。透過各種提示與小技巧，您將理解如何讓模型更有效地學習並變得更富有創 生成式AI是科技界最熱門的主題。本書以實務導向，教導機器學習工程師與資料科學家們如何使用 TensorFlow 與 Keras 來從頭做出令人讚嘆的生成深度學習模型，包含變分自動編碼器（VAE）、生成對抗網路（GAN）、Transformer、正規化流、能量模型與降噪擴散模型。本書從深度學習的基礎開始，逐步談到最尖端的架構。透過各種提示與小技巧，您將理解如何讓模型更有效地學習並變得更富有創

具成本效益的資料管道 作者：Sev Leonard 開發雲端資料管道的權衡之計「Sev Leonard的最佳實踐和策略可以為我的雇主節省數百萬美元。對比一本書的價格和閱讀時間而言，這是相當不錯的投資回報。」—Bar Shirtcliff 軟體工程師「這就是我們一直在等待的那本書，它為監控、控制和優化高效能雲端資料系統的成本，提供了清晰、有條不紊的指導。」—Matthew Housley首席技術長兼《資料工程基礎》的合 開發雲端資料管道的權衡之計「Sev Leonard的最佳實踐和策略可以為我的雇主節省數百萬美元。對比一本書的價格和閱讀時間而言，這是相當不錯的投資回報。」—Bar Shirtcliff 軟體工程師「這就是我們一直在等待的那本書，它為監控、控制和優化高效能雲端資料系統的成本，提供了清晰、有條不紊的指導。」—Matthew Housley首席技術長兼《資料工程基礎》的合

機器學習的訓練資料 作者：Anthony Chaudhary 從標註到資料科學的人類監督掌握訓練資料的訣竅，提升AI專案成功率「本書以全方位的視角解說如何產生高品質的訓練資料以及啟動新專案。」— Anirudh KoulPinterest機器學習、資料科學負責人「要做好機器學習，必須學習如何訓練資料。本書的價值比黃金還要珍貴。」— Neal LinsonInCite Logix首席資料與分析長，LLM超級明星您的訓 從標註到資料科學的人類監督掌握訓練資料的訣竅，提升AI專案成功率「本書以全方位的視角解說如何產生高品質的訓練資料以及啟動新專案。」— Anirudh KoulPinterest機器學習、資料科學負責人「要做好機器學習，必須學習如何訓練資料。本書的價值比黃金還要珍貴。」— Neal LinsonInCite Logix首席資料與分析長，LLM超級明星您的訓

精通機器學習｜使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第三版 作者：Aurélien Géron 建立智慧型系統的概念、工具與技術「這是一本出色的機器學習資源，包含淺顯易懂的解說，以及豐富的實用技巧。」—François Chollet Keras作者，《Deep Learning with Python》作者 「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源，涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。」—Pete WardenTensorFlow行動主管 建立智慧型系統的概念、工具與技術「這是一本出色的機器學習資源，包含淺顯易懂的解說，以及豐富的實用技巧。」—François Chollet Keras作者，《Deep Learning with Python》作者 「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源，涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。」—Pete WardenTensorFlow行動主管

資料治理技術手冊 作者：Evren Eryurek等 實現資料可信度的人員、流程和工具「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多，企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備，他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」—Jim Cushman, Collibra產品長當您將資料移動到雲端時，對於資料該如何治理，您需要考慮全面的管理方法，以及定義明確且利益相關者皆有相同共識的策略，以確保您的組織滿足合規 實現資料可信度的人員、流程和工具「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多，企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備，他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」—Jim Cushman, Collibra產品長當您將資料移動到雲端時，對於資料該如何治理，您需要考慮全面的管理方法，以及定義明確且利益相關者皆有相同共識的策略，以確保您的組織滿足合規