ChatGPT 來襲，未來人人都需具備的運算思維！應用詠唱工程來釋放程式生產力—程式學習/開發篇

第一部：解釋
第1章 本書使用指南
1.1    ChatGPT 來襲！介紹生成式AI的基本概念及其對未來的影響。
1.2    本書存在的目的
1.3    本書的設計
1.4    作者

第2章 運算思維篇 Computer Thinking
2.1    運算思維 computational thinking
2.2    本書如何讓你練成運算思維

第3章 詠唱工程篇 Prompt Enginering
3.1    Generative AI & LLMs
3.2    Prompt
3.3    知名 prompt 策略介紹
3.4    Wolke 流 Prompt
3.5    必學的 markdown 語法
3.6    OpenAI 開發者帳號申請
3.7    使用 ChatGPT Playground

第二部：學習與練習
第二之一部：程式基礎學習與練習
第4章 IDE 基礎篇
4.1    學習目標／演練成果
4.2    IDE 是什麼？
4.3    JavaScript IDE
4.4    Python IDE
4.5    ChatGPT 和我一起 debug 除錯

第5章 程式學習篇：基本語法練習
5.1    學習目標
5.2    開發環境建置
5.3    程式碼是什麼？
5.4    敘述句 Statement
5.5    註解
5.6    關鍵字/ 保留字
5.7    變數
5.8    變數命名規則
5.9    資料型別 Data Type
5.10    陣列 Array 與 列表 LIST
5.11    運算式＆運算子

第6章 程式學習篇：函式方法與物件
6.1    開發環境
6.2    學習目標／演練成果
6.3    函式
6.4    變數作用範圍 / 變數作用域 scope
6.5    物件
6.6    物件與類別
6.7    物件在實務上的使用
6.8    全域 / 內建

第7章 程式學習篇：決策與迴圈
7.1    學習目標／演練成果
7.2    條件判斷式
7.3    直值與假值
7.4    迴圈
7.5    程式流程圖

第二之二部：網路應用相關技術基礎學習
第8章 IDE 入門篇 Codesandbox & Node.js , Jupyter Notebook
8.1    學習目標／演練成果
8.2    Jupyter Notebook
8.3    Codesandbox
8.4    node.js

第9章 程式學習篇：非同步語法 與 API 呼叫
9.1    學習目標／演練成果
9.2    同步sync vs 非同步 async
9.3    非同步語法的實現
9.4    Promise 物件與 async & await 語法
9.5    API 簡介
9.6    申請中央氣象局資料開放平台
9.7    呼叫 weather API

第10章 程式學習篇：web 應用程式
10.1    學習目標／演練成果
10.2    用 express 簡介
10.3    用 express 實作 建置 web 應用程式

第11章    後端解決方案篇：GCP
11.1    學習目標／演練成果
11.2    後端解決方案
11.3    Google 憑證
11.4    Serverless 部屬 : 使用 Google Cloud Function

第二之三部：資料應用相關技術基礎學習
第12章    資料庫
12.1    學習目標／演練成果
12.2    資料庫簡介
12.3    google sheets 簡介
12.4    colab Jupiter 使用 google sheets
12.5    google sheets API 實做

第13章    資料預測
13.1    學習目標／演練成果
13.2    線性回歸實做

第二之四部：DevOps 技術相關基礎學習
第14章    程式學習篇：模組化
14.1    學習目標／演練成果
14.2    模組化簡介
14.3    模組化實作
14.4    套件管理工具

第三部分：演練
第15章    協作開發廣篇
15.1    學習目標／演練成果
15.2    指令詢問 – terminal
15.3    正規表達式詢問 - 正規表達式
15.4    Excel - Excel 函數

第16章    協作開發深篇
16.1    學習目標／演練成果
16.2    目標：開發一個具有NLU能力且能查詢天氣的 LINE Bot

第17章 總結
17.1    關於詠唱

序

　　相信我，這篇前言的用意，就跟電子計算機剛發明時一樣的狀況：總有人不會先管電子計算機好不好用，而是先擔心電子計算機會不會爆炸，電子計算機會不會咬人，電子計算機以後會不會取代我的工作？

　　就像是 100 年前，發電機剛到台灣，路上點起了的第一盞電燈時，當時的人經過路燈，還會打傘，怕被電到。

　　所以這篇前言的用意，只是先解釋這個工具的原理，但再過幾年，大家只會問怎麼用？怎麼可以更好用？

　　就跟所有的工具電子計算機、汽車、智慧型手機 … 的發明一樣，會用後，誰還會管背後的原理。

　　本書的設計

　　本書主要是圍繞在三個重點所設計：運算思維、詠唱工程、程式學習。

　　■ 運算思維：也就是電腦怎麼想

　　■ 詠唱工程：如何和 Ai 對話

　　■ 程式學習：運算思維並不需要靠程式學習才能學得，但是依照程式學習去學習運算思維卻是最快的方式。 為什麼呢？ 因為運算思維就是電腦怎麼想的啊！

　　而為了習成運算思維、詠唱工程、程式學習，需仰賴：

　　● 程式碼的練習，目的是習得程式語感。

　　● 專案的練習，目的是程式語感略懂後，試著利用程式設計去拆解問題練就運算思維。

　　● 詠唱的練習，目的是藉由和 ChatGPT 的互動中，去找出答案，並且隨著設計語感及運算思維越來越好，你越能問出更好的問題！

　　現在正是 AI人機協作的轉折點，古人說過：「業精於勤，荒於嬉」，意味著只有勤奮才能精通工作，而荒廢則會失去所學。然而，在未來，不論你再怎麼勤奮，都很難超越人工智慧的表現。因此，必須改變工作思維，以應對未來的挑戰。以後很有可能大部分的工作流程都會變成：

　　1. 專注於「問題/需求」的確認。
　　2. 利用「運算思維」拆解問題及需求。
　　3. 藉由「詠唱」和 AI 人機協作。

　　之於上述， AI人機協作在各種專業之下普及應用後，一定會有行業或工作消失是肯定的。 但筆者相信會有更多的，新的商業模式及工作問世，也會是真的。而如何懂得 AI 會用 AI ，才是我們該關注的重點。要會用 AI ，就一定要懂得運算思維，懂得運算思維，才能詠唱清楚，釋放生產力。