【書寶二手書T4／電腦_DC5】Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維 (第三版)_洪錦魁
▐ 自2024/1/1 00:00起，台灣樂天市場「屈臣氏」將不贈送 LINE POINTS 點數
▐ 自2023/2/1 00:00起，樂天Kobo電子書不贈送 LINE POINTS 點數，請會員多加留意。
▐ LINE POINT點數回饋依照樂天提供扣除折價券(優惠券)、與運費後之最終金額進行計算。
▐ 愛買與愛票網、a la sha（2023/8/1生效）、GAME休閒館（2023/8/1生效）、專品藥局（2023/8/1生效）等部分店家不參與全站加碼，請詳閱LINE Points 加碼店家清單:https://lin.ee/Y2CcVdk/rcfk
▐ 注意事項
(1)部分服務及店家不符合贈點資格，購買後將不贈送 LINE Points 點數，亦不得使用點數紅包，如：比漾廣場、神腦生活、MyCard、愛美麗福利社、展翔通訊、ezcook 美食廚房、葳豐數位商城、吉盈數位商城、森林巨人、包材中心、KABO佳麗寶家電批發、LuLuLu精品店、NewSTYLE新風尚潮流、0216零食會社、美寶家電、純米小鋪、LILY科技新櫃、登芳3C電子雜貨賣場、豐饌御鴨、鼎耀通訊、誠選3C、Smile、葳豐數位商城二店、米蘭寶、BoBo Outlet代購屋、楊家食品（2022/10/1生效）、樂天Kobo電子書（2023/2/1生效）、屈臣氏（2024/1/1生效）等，請詳閱LINE Points 加碼店家清單。
(2)需透過LINE購物前往台灣樂天市場，並在同一瀏覽器於24小時內結帳，才享有 LINE Points 回饋。
(3)若購買之訂單（包含預購商品）未符合樂天市場 45 天內完成訂單出貨及結帳，則不符合贈點資格。
(4)如使用App、或中途瀏覽比價網、回饋網、Google等其他網頁、或由網頁版(電腦版/手機版網頁)切換為App都將會造成追蹤中斷而無法進行 LINE Points 回饋。
(5) LINE 購物為購物資訊整合性平台，商品資料更新會有時間差，如顯示之商品規格、顏色、價位、贈品與台灣樂天市場銷售網頁不符，以銷售網頁標示為準。
(6)Pickup店家之有效訂單需於下單後40天內使用完畢才符合分潤條件
(7) 若上述或其他原因，致使消費者無接收到點數回饋或點數回饋有爭議，台灣樂天市場保有更改條款與法律追訴之權利，活動詳情以樂天市場網站公告為準。商品描述
以下書況，主觀上皆可閱讀，若收到後不滿意，『都可退書退款』。 書況補充說明: B 自然泛黃書斑、髒污。 【購買須知】 （1）照片皆為現貨實際拍攝，請參書況說明。 （2）『賣場標題、內容簡介』為出版社原本資料，若有疑問請留言，但人力有限，恕不提供大量詢問。 （3）『附件或贈品』，不論標題或內容簡介是否有標示，請都以『沒有附件，沒有贈品』為參考。 （4）訂單完成即『無法加購、修改、合併』，請確認品項、優惠後，再下訂結帳。如有疑問請留言告知。 （5）二手書皆為獨立商品，下訂即刪除該品項，故『取消』後無法重新訂購，須等系統安排『2個月後』重新上架。 （6）收到書籍後，若不滿意，或有缺漏，『都可退書退款』。 [商品主貨號] U102364370 [代售商品編號] 101206800399 [ISBN-13碼] 9786267273371 [ISBN] 6267273377 [作者] 洪錦魁 [出版社] 深智數位 [出版日期] 2023/04/20 [裝訂/規格] 平裝 / 798頁 / 17 x 23 x 3.2 cm / 普通級 / 單色印刷 / 再版 [目錄] 第0章：註冊與使用ChatGPT/GPT-4 0-1：進入網頁與註冊 0-2：認識ChatGPT/GPT-4 0-3：ChatGPT使用環境 0-4：第一次使用ChatGPT 0-5：建立新的會話 0-6：管理ChatGPT會話紀錄 0-7：Prompt 0-8：ChatGPT回應的語言 0-9：ChatGPT繼續回答與快捷鍵 第1章：基本觀念 1-0：運算思維(Computational Thinking) 1-1：認識Python 1-2：Python的起源 1-3：Python語言發展史 1-4：Python的應用範圍 1-5：變數 - 靜態語言與動態語言 1-6：系統的安裝與執行 1-7：程式註解(comments) 1-8：Python彩蛋(Easter Eggs) 1-9：ChatGPT輔助學習 第2章：認識變數與基本數學運算 2-1：用Python做計算 2-2：認識變數(variable) 2-3：認識程式的意義 2-4：認識註解的意義 2-5：變數的命名原則 2-6：基本數學運算 2-7：指派運算子 2-8：Python的多重指定(Multiple Assignment) 2-9：Python的列連接(Line Continuation) 2-10：專題-複利計算/計算圓面積與圓周長 2-11：ChatGPT輔助學習 第3章：Python的基本資料型態 3-1：type( )函數 3-2：數值資料型態 3-3：布林值資料型態 3-4：字串資料型態 3-5：字串與字元 3-6：專題-地球到月球時間計算/計算座標軸2點之間距離 3-7：ChatGPT輔助學習 第4章：基本輸入與輸出 4-1：Python的輔助說明help( ) 4-2：格式化輸出資料使用print( ) 4-3：資料輸入input( ) 4-4：處理字串的數學運算eval( ) 4-5：列出所有內建函數dir( ) 4-6：專題-溫度轉換/房貸問題/經緯度距離/雞兔同籠 4-7：ChatGPT輔助學習 第5章：程式的流程控制 5-1：關係運算子 5-2：邏輯運算子 5-3：if敘述 5-4：if … else敘述 5-5：if … elif …else敘述 5-6：專題-BMI/猜數字/生肖/方程式/聯立方程式/火箭升空/閏年 5-7：ChatGPT輔助學習 第6章：串列(List) 6-1：認識串列(list)? ?? 6-2：Python物件導向觀念與方法 6-3：串列元素是字串的常用方法 6-4：增加與刪除串列元素 6-5：串列的排序 6-6：進階串列操作 6-7：串列內含串列 6-8：串列的賦值與切片拷貝 6-9：再談字串 6-10：in和not in運算式 6-11：enumerate物件 6-12：專題：大型串列/帳號管理/認識凱薩密碼 6-13：ChatGPT輔助學習 第7章：迴圈設計 7-1：基本for迴圈 7-2：range( )函數 7-3：進階的for迴圈應用 7-4：while迴圈 7-5：enumerate物件使用for迴圈解析 7-6：專題：成績系統/圓周率/國王的麥粒/電影院劃位 7-7：ChatGPT輔助學習 第8章：元組(Tuple) 8-1：元組的定義 8-2：讀取元組元素 8-3：遍歷所有元組元素 8-4：元組切片(tuple slices) 8-5：方法與函數 8-6：串列與元組資料互換 8-7：其它常用的元組方法 8-8：enumerate物件使用在元組 8-9：使用zip( )打包多個串列 8-10：生成式(generator) 8-11：製作大型的元組資料 8-12：元組的功能 8-13：專題：認識元組/打包與解包/bytes與bytearray 8-14：ChatGPT輔助學習 第9章：字典(Dict) 9-1：字典基本操作 9-2：遍歷字典 9-3：字典內鍵的值是串列 9-4：字典內鍵的值是字典 9-5：字典常用的函數和方法 9-6：製作大型的字典資料 9-7：專題：文件分析/字典生成式/星座/凱薩密碼/摩斯密碼 9-8：ChatGPT輔助學習 第10章：集合(Set) 10-1：建立集合set( ) 10-2：集合的操作 10-3：適用集合的方法 10-4：適用集合的基本函數操作 10-5：專題：夏令營程式/程式效率/集合生成式/雞尾酒實例 10-6：ChatGPT輔助學習 第11章：函數設計 11-1：Python函數基本觀念 11-2：函數的參數設計 11-3：函數傳回值 11-4：呼叫函數時參數是串列 11-5：傳遞任意數量的參數 11-6：遞迴式函數設計recursive 11-7：區域變數與全域變數 11-8：匿名函數lambda 11-9：pass與函數 11-10：專題：函數的應用/質數 11-11：ChatGPT輔助學習 第12章：類別 - 物件導向程式設計 12-1：類別的定義與使用 12-2：類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation) 12-3：類別的繼承 12-4：多型(polymorphism) 12-5：多重繼承 12-6：type與instance 12-7：專題：幾何資料的應用 12-8：ChatGPT輔助學習 第13章：設計與應用模組 13-1：將自建的函數儲存在模組中 13-2：應用自己建立的函數模組 13-3：將自建的類別儲存在模組內 13-4：應用自己建立的類別模組 13-5：隨機數random模組 13-6：時間time模組 13-7：系統sys模組 13-8：keyword模組 13-9：日期calendar模組 13-10：專題設計：賭場遊戲騙局/蒙地卡羅模擬/文件加密 13-11：ChatGPT輔助學習 第14章：檔案的讀取與寫入 14-1：開啟檔案open( ) 14-2：讀取檔案 14-3：寫入檔案 14-4：讀取和寫入二進位檔案 14-5：認識編碼格式encoding 14-6：ChatGPT輔助學習 第15章：程式除錯與異常處理 15-1：程式異常 15-2：設計多組異常處理程序 15-3：丟出異常 - raise 15-4：程式除錯的典故 15-5：ChatGPT輔助學習 第16章：正則表達式 16-1：使用Python硬功夫搜尋文字 16-2：正則表達式的基礎 16-3：更多搜尋比對模式 16-4：貪婪與非貪婪搜尋 16-5：正則表達式的特殊字元 16-6：MatchObject物件 16-7：專題-搶救CIA情報員-sub( )方法 16-8：ChatGPT輔助學習 第17章：用Python處理影像檔案 17-1：認識Pillow模組的RGBA 17-2：Pillow模組的盒子元組(Box tuple) 17-3：影像的基本操作 17-4：影像的編輯 17-5：裁切、複製與影像合成 17-6：影像濾鏡 17-7：在影像內繪製圖案 17-8：在影像內填寫文字 17-9：ChatGPT輔助學習 第18章：詞雲設計 18-1：Python Shell環境 - 安裝wordcloud 18-2：我的第一個詞雲程式 18-3：建立含中文字詞雲結果失敗 18-4：建立含中文字的詞雲 18-5：進一步認識jieba模組的分詞 18-6：建立含圖片背景的詞雲 18-7：ChatGPT輔助學習 第19章：使用Python處理CSV文件 19-1：建立一個CSV文件 19-2：用記事本開啟CSV檔案 19-3：csv模組 19-4：讀取CSV檔案 19-5：寫入CSV檔案 19-6：Python與Microsoft Excel 19-7：ChatGPT輔助學習 第20章：數據圖表設計 20-1：認識matplotlib.ipynbplot模組的主要函數 20-2：繪製簡單的折線圖plot( ) 20-3：繪製散點圖scatter( ) 20-4：Numpy模組基礎知識 20-5：色彩映射color mapping 20-6：繪製多個圖表 20-7：建立畫布與子圖表物件 20-8：長條圖的製作bar( ) 20-9：圓餅圖的製作pie( ) 20-10：設計2D動畫 20-11：專題：數學表達式/輸出文字/圖表註解 20-12：ChatGPT輔助學習 第21章：網路爬蟲 21-1：使用requests模組下載網頁資訊 21-2：檢視網頁原始檔 21-3：解析網頁使用BeautifulSoup模組 21-4：網路爬蟲實戰 21-5：ChatGPT輔助學習 第22章：人工智慧破冰之旅 - KNN演算法 22-1：將畢氏定理應用在性向測試 22-2：電影分類 22-3：ChatGPT輔助學習 第23章：迴歸分析基礎觀念 23-1：相關係數(Correlation Coefficient) 23-2：建立線性迴歸模型與數據預測 23-3：二次函數的迴歸模型 23-4：ChatGPT輔助學習 第24章：機器學習使用scikit-learn入門 24-1：網路購物數據調查 24-2：使用scikit-learn模組計算決定係數 24-3：預測未來值 24-4：人工智慧、機器學習、深度學習 24-5：認識scikit-learn數據模組datasets 24-6：監督學習 – 線性迴歸 24-7：scikit-learn產生數據 24-8：常見的監督學習分類器 24-9：無監督學習 – 群集分析 24-10：ChatGPT輔助學習 第25章：使用ChatGPT設計線上AI客服中心 25-1：ChatGPT的API類別 25-2：取得API密鑰 25-3：安裝openai模組 25-4：設計ChatGPT線上AI聊天室 附錄A：安裝與執行Python(電子書) 附錄B：安裝Anaconda與使用Spider整合環境(電子書) 附錄C：使用Google Colab雲端開發環境 附錄D：指令、函數與專有名詞索引 附錄E：安裝第三方模組(電子書) 附錄F：RGB色彩表(電子書) 附錄G：Python運算思維前20章是非題與選擇題檔案第3版(電子書) 附錄H：ASCII碼值表(電子書) ) [內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。) Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率 學程式設計與運算思維 第3版 ★★★★★【國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab環境解說】★★★★★ ★★★★★【第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★ ★★★★★【設計線上AI客服】★★★★★ ★★★★★【第1本講解設計Pythonic程式】★★★★★ ? 本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： ★ 科技與人工智慧知識融入內容 ☆ 完整Python語法 ★ 串列、元組、字典、集合 ☆ 經緯度計算城市間的距離 ★ 數學方法計算圓週率 ☆ 生成式generator ★ 函數與類別設計 ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 ☆ 程式除錯與異常處理 ★ 正則表達式 ☆ 影像處理 ★ Numpy ☆ CSV文件 ★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 ☆ 迴歸分析 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」 ? 本書特色 ? 相較於第2版，第3版新增與修訂下列內容： ★ 解說ChatGPT/GPT-4 ☆ 每一章節皆有ChatGPT輔助學習Python解說與實作 ★ Python在Google Colab環境完整解說，特別是中文資料的應用 ☆ 培養程式設計的好習慣，從零開始解說Python程式設計風格 ★ 迴歸分析基礎觀念 ☆ 更完整的數據科學與機器學習知識 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」 ★ 小細節修訂約200處 ? ※ 本書部分實例可至深智官網下載：deepmind.com.tw 作者簡介 ? 洪錦魁 ? 一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家。 ? ■DOS時代他的代表作品是IBM PC組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。 ■Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用C、Visual Basic。 ■Internet時代他的代表作品是網頁設計使用HTML。 ■大數據時代他的代表作品是R語言邁向Big Data之路。 ■人工智慧時代他的代表作品是機器學習基礎數/微積分 + Python實作 ? 作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行： 1：C、Java、Python、C#、R最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來 2：OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來 3：Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來 4：演算法邏輯思維 + Python程式實作王者歸來 5：matplotlib從2D到3D資料視覺化 6：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps王者歸來 7：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python實作王者歸來 8：Excel完整學習、Excel函數庫、Excel VBA應用王者歸來 9：Python操作Excel最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來 10：Power BI最強入門 – AI視覺化+智慧決策+雲端分享王者歸來 ? 他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，各個時期暢銷排行榜第1名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。) ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 分享閱讀 書籍狀態請詳看圖示 如對商品有疑問請使用「聯絡店家」發問，發問時請告知完整商品名稱 ■客服電話服務時間: 敝店客服電話 (02) 85316044 服務時間為週一至週五 09:00-12:00 及 13:00-17:00，例假日與國定假日公休 其餘時間請使用 聯絡店家 功能聯繫 。 由於敝店為多平臺同步販售，來電請務必告知為樂天買家以節省您的寶貴時間，謝謝您。 ■其他注意事項: 建議可多利用7-11取貨付款，可在自己方便的時間領貨。