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AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決ai網格改色的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決ai網格改色的問題，作者卓真弘 這樣論述：

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 　　■【什麼是程式交易】 　　程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 　　■【程式交易的優點】 　　還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 　　還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 　　或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ 　　→ 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 　　■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 　　市面

上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 　　→ 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 　　零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ 　　★高 CP 值的自動交易★ 　　本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 　　★立馬 Python 用場★ 　　有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 　　★交易程式超值附贈★ 　　本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw  

生成式產品設計的認知模式研究

為了解決ai網格改色的問題，作者林敬亭 這樣論述：

本研究的目的在於建立生成式產品設計的認知模式概念架構，用於探討生成式設計師在數位化情境中表徵、生成和評價產品目標對象的演算法規則和幾何圖形的設計認知過程。綜觀生成式產品設計、設計思維的認知過程、生成式產品的設計認知等相關理論研究，生成式設計正成為人工智慧技術趨勢下的新興研究領域，被譽為智能設計自動化的新一波浪潮。生成式設計是設計與計算、設計與認知交互演化中產生的設計新範式。基於性能數據驅動的生成式演算法，如拓撲優化、形狀文法、遺傳演算法等已然成熟，但是礙於認知過程的複雜性，人的心理、生理、行為數據暫時還不能夠直接驅動演算法，設計師與電腦仍舊是間接合作的狀態，因此，生成式設計中的認知科學問題成

為了研究熱點。本研究執行三個研究子題。子題甲：生成式產品設計的視覺心像模式研究，通過問卷調查法，以語意差異量表獲取設計師對生成式產品設計結果的心理量測數據，採取結構方程模型分析，驗證三個研究假設並建構“美學-創新-風格”的認知模式，結果顯示，結構方程模型在不同設計門類和不同群組間具備良好的適配性和擬合度，“重複感”和“起伏感”為生成式設計風格提供了較高的解釋力；子題乙：生成式產品設計的選擇性注意模式研究，通過實驗法，以眼動追蹤和口語報告獲取設計師對生成式產品設計結果的生理量測數據，採取變異數分析，驗證三個研究假設並建構“搜索-注意-決策”的認知模式，結果顯示，具備適度複雜性的演算法所生成的產品

造型，更有利於視覺特徵的搜索、注意和決策；子題丙：生成式產品設計的問題解決模式研究，通過質性研究法，以內容分析技術獲取設計師在生成式產品設計過程的行為量測數據，採取回歸方程分析，驗證七個研究假設並建構“內容-過程-情境”的認知模式，結果顯示，生成式設計是實踐中的反思過程，“演算法-圖形”情境是設計問題和解決方案的宏觀迴圈，“建構-評估-調整”過程是中觀迴圈，“框架-單元-變數”內容是微觀迴圈，設計師傾向採取前向增量的方式。最後，以設計師（人）、產品造型（物）、設計過程（事）及其交互影響關係作為認知模式的理論框架，綜合各子題的研究結果，建立生成式產品設計的認知模式概念架構。認知模式概念架構籍由人

與事（表徵）、人與物（評價）、事與物（生成），有效地描述和解釋了生成式設計師在視覺心像、選擇性注意以及問題解決維度的認知過程。本研究是基於現有的認知科學研究範式和間接的人機交互技術條件下，對生成式產品設計認知模式的基礎性、階段性的研究成果；也是面向數位化、智能化設計，推動更多樣、更動態、更複雜的設計研究範式和更有效、更直接、更系統的電腦輔助設計技術發展的探索性、前瞻性的研究成果。