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選書精靈

小編

2021/10/15

Python觀念建立 入門書推薦
Python觀念建立 入門書推薦
書名:深入淺出 Python
作者:Paul Barry
這本書會著重在觀念的建構,如果你想找實用性的工具書,那可能換一本會比較好。
內容沒有太過艱澀的語法,就是為了讓新手可以無負擔的學習,所以很適合新手中的新手,這本書會用很多不同的角度切入python,會讓你有一種腦力激盪的感覺,作為一本知識建構的書,我很推薦大家閱讀~
目錄
1 基礎知識:快速入門
2 串列資料:處理有序資料
3 結構化資料:處理結構化資料
4 程式碼重用:函式與模組
5 建構 Webapp:實踐
6 資料的儲存和處理:在何處擺放你的資料
7 使用資料庫:使用 Python 的 DB-API
8 一點點類別:抽象的行為與狀態
9 環境管理協定:搭上 Python 的 with 陳述式
10 函式修飾器:包裹函式
11 例外處理:出錯的時候該怎麼辦
11¾ 一點點執行緒:處理等待的問題
12 迭代進階技巧:拼命地循環
A 安裝:安裝 Python
B Pythonanywhere:部署你的 Webapp
C 前十大遺珠:總是有很多東西要學
D 前十大遺珠(專案):還有更多的工具、程式庫以及模組
E 參與其中:Python 社群
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選書精靈

小編

2021/10/15

Python入門書推薦
書名:Python程式設計的樂趣
作者:Eric Matthes
這本書適合建立觀念及基礎實作,若是要買第一本 Python書,並且希望可以立刻完成一個專案,我推薦《Python程式設計的樂趣》這本,書中會一步步地教你如何做出一個太空船射擊外星人的小遊戲,會很有成就感,學起Python確實會很有樂趣。
書名副標雖然寫範例實作跟專題研究,感覺是進階書籍,但其實是本入門書,全書共20個章節,前面有11章節都是在講基礎,即便是到書本的後半部,仍然很淺顯易懂,很適合初學者。
最重要的,幾乎是手把手一步一步的教學,內容講的不深,都是基礎的東西。
書裡頭每個章節開頭都會很明確的跟你說這章要學什麼,學這個要做什麼,解說很詳細也很明確。
每章的內文除了解說函式及語法之外,還會提醒常見的犯錯有哪些,說明當執行程式出現錯誤時,那些顯示錯誤的程式碼是什麼意思。最後也都會有一個小結,幫你歸納這個章節學到什麼,學到的東西會怎麼與後面的章節銜接。
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05/04 16:35

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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