本書不以複雜的AI數學模型為出發點，而是聚焦於AI在商管實務、工程應用領域的實際應用與未來趨勢。透過深入剖析當代AI技術，探討企業如何有效整合AI，提升決策效率、優化營運模式，並掌握市場競爭優勢。本書將以實際案例與策略思維為核心，引導讀者理解AI如何驅動商業創新與數位轉型，幫助企業在AI時代制定前瞻性的管理策略。本書全面探討AI的發展歷程、技術演進、應用場景及治理風險，涵蓋AI在各大領域的影響，包括日常生活、自然語言處理、工業、商業、國防、文化創意、ESG 及 SDGs等層面。透過系統化的分析，本書幫助讀者理解AI的核心技術，例如:機器學習、深度學習、Transformer模型、生成對抗網路(GAN)、智慧推薦系統等，並闡述其應用於各行業的實際案例。
書中不僅涵蓋AI的技術層面，還深入探討AI在法律與倫理上的挑戰。例如:數據隱私、決策公平性、監管機制及風險管理，讓讀者能夠從多維度認識AI的潛力與風險。本書特色之一是採取案例分析法，透過全球知名企業與研究機構的AI應用實例，解析AI如何在不同領域發揮價值。例如:Tesla自駕車技術、Netflix內容推薦、Google DeepMind AlphaFold在藥物開發的突破，以及AI在智慧醫療、智慧製造與智慧城市的落實。此外，本書強調AI的倫理與風險治理，討論如何建立負責任的AI(Responsible AI)機制，以確保AI的發展能夠符合社會價值觀並促進可永續發展。
本書的架構清晰，從AI的歷史脈絡出發，逐步帶領讀者了解現代AI的技術基礎，並透過多個領域的應用案例，呈現AI如何改變世界，幫助讀者掌握AI產業的最新趨勢。本書特別適合對AI產業有興趣的學生、研究人員、企業決策者與政策制定者，幫助其理解AI的機遇與挑戰，並為AI相關的未來發展做好準備。
適合對象 1：學術研究與高等教育
本書適合資訊相關學系、商業管理、工業管理、數據科學及AI相關領域的學生與研究人員，作為AI理論與應用的學術參考書。對於希望深入學習AI基礎知識的讀者，本書涵蓋了AI的發展歷史、核心技術與應用範疇，並透過案例解析AI在不同領域的實踐，使學生能夠將AI理論與實務結合。此外，本書提供了AI風險治理與法律監管的最新趨勢，適合作為高等教育AI課程的補充教材，幫助學生理解AI發展的挑戰與未來發展方向。對於從
書中不僅涵蓋AI的技術層面，還深入探討AI在法律與倫理上的挑戰。例如:數據隱私、決策公平性、監管機制及風險管理，讓讀者能夠從多維度認識AI的潛力與風險。本書特色之一是採取案例分析法，透過全球知名企業與研究機構的AI應用實例，解析AI如何在不同領域發揮價值。例如:Tesla自駕車技術、Netflix內容推薦、Google DeepMind AlphaFold在藥物開發的突破，以及AI在智慧醫療、智慧製造與智慧城市的落實。此外，本書強調AI的倫理與風險治理，討論如何建立負責任的AI(Responsible AI)機制，以確保AI的發展能夠符合社會價值觀並促進可永續發展。
本書的架構清晰，從AI的歷史脈絡出發，逐步帶領讀者了解現代AI的技術基礎，並透過多個領域的應用案例，呈現AI如何改變世界，幫助讀者掌握AI產業的最新趨勢。本書特別適合對AI產業有興趣的學生、研究人員、企業決策者與政策制定者，幫助其理解AI的機遇與挑戰，並為AI相關的未來發展做好準備。
適合對象 1：學術研究與高等教育
本書適合資訊相關學系、商業管理、工業管理、數據科學及AI相關領域的學生與研究人員，作為AI理論與應用的學術參考書。對於希望深入學習AI基礎知識的讀者，本書涵蓋了AI的發展歷史、核心技術與應用範疇，並透過案例解析AI在不同領域的實踐，使學生能夠將AI理論與實務結合。此外，本書提供了AI風險治理與法律監管的最新趨勢，適合作為高等教育AI課程的補充教材，幫助學生理解AI發展的挑戰與未來發展方向。對於從
