本書是以實戰應用、邁向工程師為目標的 Python 入門書,帶領讀者快速入門學會關鍵語法,再透過實作讓讀者一方面可以學以致用,實際體驗程式語言的用處;一方面在實作範例時,補足快速入門階段還沒學到的進階語法以及各式延伸套件,只要一本書即可從入門學到應用,主題涵蓋網頁應用程式、爬蟲、影像處理與辨識、大型語言模型。為了達成上述目標,本書結構安排如下:
》第 1~4 章:環境建置與基本語法
》第 5 章:實作檔案備份小工具
》第 6,7 章:實作 YouTube 影片下載工具與影音編碼合併處理
》第 8~10 章:設計網路爬蟲與 Google 試算表操作
》第 11~14 章:使用 Flask 建立與部署網頁應用程式
》第 15 章:學習 OpenCV 影像處理與辨識
》第 16,17 章:利用 YOLO 偵測物體、肢體動作與車牌辨識
》第 18 章:學習最夯的 Ollama 本地端生成式大語言模型 LLM
》第 19 章:使用 Streamlit 快速開發網頁應用程式
》第 20 章:用 LangChain 框架開發 RAG 應用
》第 21 章:結合 LLM 設計 LINE 客服 AI 機器人
實務範例選擇以應用廣泛並能跟上 AI 時代潮流為主軸。除基本語法以外,進階語法及延伸套件也不馬虎,涵蓋:
》自訂類別
》規則表達式
》格式化字串
》參數的打包與解包
》with 語法
》閉包與裝飾器
》match...case 語法
》例外處理
》多執行緒
》命令行參數處理
》subprocess 模組
》SQLite 程式庫
》JSON 與 CSV 檔處理
本書在撰寫風格上除了第 2 章的 Python 程式開發與 AI 輔助工具說明外,每個章節都有實例與詳細圖解,協助讀者更容易理解。在開發工具的選擇上,入門章節以方便易用的 Colab 練習基本語法,接著就以業界工程師廣為採用的 Visual Studio Code 為開發環境,並帶入 Github Copilot 工具熟悉與 AI 助理協作的流程。在設計範例時也貫徹虛擬環境的觀念,輔以多版本 Python 環境建置,避免環境污染問題,讓學習與業界接軌,學完立刻派上用場。
在許多實作應用的場合,光是瞭解程式語法是不夠的,像建構網路應用程式,還需要具備網路、防火牆、資料庫系統、租用並在雲端空間部署應用程式...等,還有 AI 影像偵測及大型語言模型應用背後的類神經網路 / 深度學習、模式辨認、評估指標、量化、詞嵌入向量...等概念,本書也針對這些基礎做了全方位的說明。某些 Python 入門書籍沒有觸及的部分,例如:物件導向程式設計,因為很重要,所以筆者也用幾個淺顯實用的案例圖解說明。
本書特色:
☆☆AI 時代 Python 就要學這些☆☆
》快速入門瞭解基礎語法
》從實戰範例應用邊做邊學
》學習主題跟上 AI 潮流
》實作檔案備份工具、YouTube 影片下載工具、網路爬蟲、影像辨識、物體偵測、肢體動作、RAG 應用、LINE 聊天機器人
》涵蓋 Flask 與 Streamlit 網頁應用框架、OpenCV 程式庫、YOLO 模型、LangChain 框架等延伸套件
》搭配 Ollama 設計本地端 LLM 應用
退換貨說明:
會員均享有10天的商品猶豫期(含例假日)。若您欲辦理退換貨,請於取得該商品10日內寄回。
辦理退換貨時,請保持商品全新狀態與完整包裝(商品本身、贈品、贈票、附件、內外包裝、保證書、隨貨文件等)一併寄回。若退回商品無法回復原狀者,可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。作者:趙英傑
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本書是以實戰應用、邁向工程師為目標的 Python 入門書,帶領讀者快速入門學會關鍵語法,再透過實作讓讀者一方面可以學以致用,實際體驗程式語言的用處;一方面在實作範例時,補足快速入門階段還沒學到的進階語法以及各式延伸套件,只要一本書即可從入門學到應用,主題涵蓋網頁應用程式、爬蟲、影像處理與辨識、大型語言模型。為了達成上述目標,本書結構安排如下:
》第 1~4 章:環境建置與基本語法
》第 5 章:實作檔案備份小工具
》第 6,7 章:實作 YouTube 影片下載工具與影音編碼合併處理
》第 8~10 章:設計網路爬蟲與 Google 試算表操作
》第 11~14 章:使用 Flask 建立與部署網頁應用程式
》第 15 章:學習 OpenCV 影像處理與辨識
》第 16,17 章:利用 YOLO 偵測物體、肢體動作與車牌辨識
》第 18 章:學習最夯的 Ollama 本地端生成式大語言模型 LLM
》第 19 章:使用 Streamlit 快速開發網頁應用程式
》第 20 章:用 LangChain 框架開發 RAG 應用
》第 21 章:結合 LLM 設計 LINE 客服 AI 機器人
實務範例選擇以應用廣泛並能跟上 AI 時代潮流為主軸。除基本語法以外,進階語法及延伸套件也不馬虎,涵蓋:
》自訂類別
》規則表達式
》格式化字串
》參數的打包與解包
》with 語法
》閉包與裝飾器
》match...case 語法
》例外處理
》多執行緒
》命令行參數處理
》subprocess 模組
》SQLite 程式庫
》JSON 與 CSV 檔處理
本書在撰寫風格上除了第 2 章的 Python 程式開發與 AI 輔助工具說明外,每個章節都有實例與詳細圖解,協助讀者更容易理解。在開發工具的選擇上,入門章節以方便易用的 Colab 練習基本語法,接著就以業界工程師廣為採用的 Visual Studio Code 為開發環境,並帶入 Github Copilot 工具熟悉與 AI 助理協作的流程。在設計範例時也貫徹虛擬環境的觀念,輔以多版本 Python 環境建置,避免環境污染問題,讓學習與業界接軌,學完立刻派上用場。
在許多實作應用的場合,光是瞭解程式語法是不夠的,像建構網路應用程式,還需要具備網路、防火牆、資料庫系統、租用並在雲端空間部署應用程式...等,還有 AI 影像偵測及大型語言模型應用背後的類神經網路 / 深度學習、模式辨認、評估指標、量化、詞嵌入向量...等概念,本書也針對這些基礎做了全方位的說明。某些 Python 入門書籍沒有觸及的部分,例如:物件導向程式設計,因為很重要,所以筆者也用幾個淺顯實用的案例圖解說明。
本書特色:
☆☆AI 時代 Python 就要學這些☆☆
》快速入門瞭解基礎語法
》從實戰範例應用邊做邊學
》學習主題跟上 AI 潮流
》實作檔案備份工具、YouTube 影片下載工具、網路爬蟲、影像辨識、物體偵測、肢體動作、RAG 應用、LINE 聊天機器人
》涵蓋 Flask 與 Streamlit 網頁應用框架、OpenCV 程式庫、YOLO 模型、LangChain 框架等延伸套件
》搭配 Ollama 設計本地端 LLM 應用
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