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Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決line客服網址的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

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植基於PZB模式探討壽險公司 服務品質與顧客滿意度之研究

為了解決line客服網址的問題，作者黃明國 這樣論述：

台灣壽險滲透度連續12年蟬聯全球第一，顯示國人喜愛投保人身保險的程度已是全世界皆知，為了維護保戶的服務品質水準，並提供顧客的服務品質與滿意度是很重要的一環。本研究以年滿20歲之保戶為樣本，透過行動網路平台問卷調查，有效問卷回收共計256份，再根據服務品質PZB模型，以瞭解不同受試者對於壽險業者所提供的服務品質，在預期重要度與認知滿意度之間的差距，並運用表現績效分析法-IPA模式來歸類，以提供壽險業者優先改善服務品質項目之參考。經研究發現，保戶對壽險公司所提供的服務品質，在預期重要度皆高於實際滿意度，表示各壽險公司的服務品質皆有改進的空間。另針對IPA分析，找出落在優先加強改善的區塊，為「壽險

公司應具備快速解決問題的熱忱」，對此壽險公司應深入了解問題原因，並研擬相關解決對策，避免缺口擴大影響到績效，以利提升企業服務品質及滿足顧客滿意度。

Python 從初學到生活應用超實務：讓 Python 幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決line客服網址的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ 　　☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　☛ 初學Python快速入門，從入門到實際的生活應用，完整說明人工智慧世代一定需要具備的Python程式設計能力。 　　☛ 本書讓你學得到Python；馬上用得到Python；還能夠「真正活用」Python來解決你日常生活、學習和工作上的問題。 　　☛ 完整說明Python自動化批次處理檔案搜尋、更名、縮圖、轉換圖檔格式、找出重複圖片、在圖片加上浮水印和合併影片等自動化操作。   　　適用讀者 　　✎ 已經有其他程式語言基礎、

或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎ 適合讀者自學Python程式設計，亦可作為Python程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛fchart.github.io/   本書特色   　　「實作」為程式學習上不可缺少的部分，「應用」更是持續學習程式設計動機的來源。本書提供眾多立即可用的實際生活應用範例，包含：網路資料擷取、Open Data、資料視覺化、社群網路、影片和圖片等多媒體資料處理、Word及Excel的Office自動化、自動化批次檔案處理、瀏覽器自動化與MySQL資料庫⋯⋯等，此外，更結合Python人工智慧的對話訓練，可以

讓你建立特定領域的「 LINE BOT客服機器人 」；而非僅能回應訊息的鸚鵡機器人。

AI科技對金融產業的機會與挑戰之個案研究

為了解決line客服網址的問題，作者康家維 這樣論述：

近幾年全世界颳起了一陣AI的旋風，各個產業紛紛投入AI的研究與應用，金融產業也不例外。因應數位科技崛起，金管會於2015年起陸續推動「打造數位化金融環境3.0」相關政策，開放高度管制的金融產業進行數位科技的運用，而AI科技已經帶來提高效率與節省成本的效益。然而，面對AI與數位科技興起的改革，甚至是消費模式的改變，在龐大的商業利益背後，相對也隱含著機會與挑戰。為了理解金融產業運用AI與數位科技的機會與挑戰，本研究透過質性研究方式進行，藉由文獻分析法進行個案比較。個案選擇以《今周刊》、《財訊》與《遠見》於2019~2021年的銀行績優評比最多次數的銀行，分別是國泰世華銀行與中國信託銀行等兩家銀行

。從兩家銀行發展AI技術的資源、人力資源佈局、發展特色與策略佈局等效益條件，以及金融科技人才的培養、數位金融交易等風險條件，藉此分析AI科技對金融產業的機會與挑戰。本研究共有三點結論，一、AI政策影響金融業的AI科技發展。二、集團資源影響銀行發展AI科技的績效。三、銀行發展AI科技的挑戰以數位金融科技人才與交易風險為主。因此，數位金融科技日新月異，金融工具以更多元的方向發展，風險管控與資訊安全成為金融產業發展AI科技重要的課題。就前述的結論來看，本研究對於數位金融發展的建議則是，一、強化數位金融趨勢下的知識型組織管理機制。二、逐步開放的數位政策中，找到平衡傳統業務與人力的經營策略。