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程式開發工具有哪些的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦薛志榮寫的 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 和楊舒安的 開發聊天機器人，比你想的還簡單!都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和深智數位所出版 。
國立高雄科技大學 金融資訊系 楊耿杰所指導 劉玉仁的 強化學習應用於外匯交易之回顧與展望 （2021），提出程式開發工具有哪些關鍵因素是什麼，來自於機器學習、強化學習、深度強化學習、外匯、匯率預測。
而第二篇論文世新大學 公共關係暨廣告學研究所(含碩專班) 曾鈺涓所指導 高琳雅的 以八角框架之核心驅動力探討品牌遊戲的玩家參與–以Vans World為例 （2021），提出因為有 遊戲化、廣告遊戲、八角框架理論、黏著度的重點而找出了 程式開發工具有哪些的解答。
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
為了解決程式開發工具有哪些 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。
強化學習應用於外匯交易之回顧與展望
為了解決程式開發工具有哪些 的問題，作者劉玉仁 這樣論述：
外匯市場擁有金融市場中最大的交易量，外匯與各類金融商品時間序列訊息特性相同，其都有著自身的趨勢、週期和不規則性。本研究主要試圖了解有哪些強化學習模型應用於外匯交易以及這些模型的效益或優勢；此外，亦試圖了解強化學習在未來外匯交易中應用的研究方向和潛力。對2001年起至2021年之間有關聯的期刊文章與學位論文做整理、篩選與過濾，在這些文獻綜述中，將41篇研究文本進一步整理加以聚類統計。所有研究的文本都有其自訂的基本假設，這些條件因子幾乎都是不同的，加上外匯交易品項較多、價格時段數據集應用也不盡相同，直接比較文本的結果和算法系統是不現實的。 針對本研究動機的回應整理出結論，所有文本中，有28
.1% 的研究應用了傳統強化學習的算法、有71.9%的研究應用了深度強化學習算法。強化學習應用在外匯交易的研究方向，圍繞在深度Q網絡(DQN)、進階的雙深度Q網絡(DDQN)，以及加入基線的策略梯度(PG)、近端策略優化算法(PPO)、演員-評論家(A2C)等算法和創新的進階策略。算法是針對解決高估問題、減低TD error與加快算法收斂等問題的研究；商業應用則針對高頻交易與量化交易研發具有較大的潛力。算法的交易應用是金融公司極重要的實用技術，特別是與營業收益相關的指標策略或算法模型是不會對外公開的，受限於此，針對本研究主題只能以學界的公開資料，無法將業界的應用同時作探討。回顧本研究中所有文獻
的算法技術成果，外匯交易的實務應用領域存在令人難以置信的機會，而且看起來方興未艾。
開發聊天機器人，比你想的還簡單!
為了解決程式開發工具有哪些 的問題，作者楊舒安 這樣論述：
開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～ 筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～ 本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。 本書看點 ✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 ✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，
無須照單全收。 ✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 ✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 ✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！ 本書適合讀者群/適用領域 ✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 ✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 ✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 ✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 ✪滿
腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 ✪想提升自己的競爭力。 ✪想學習第二專長卻不知從何下手。 ✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。
以八角框架之核心驅動力探討品牌遊戲的玩家參與–以Vans World為例
為了解決程式開發工具有哪些 的問題，作者高琳雅 這樣論述：
自2020年1月新冠疫情爆發後，人們失去不少實體社交互動的機會，越來越多品牌，結合遊戲、虛擬實境與網際網路，打造「虛實整合」的網路空間，讓用戶可以在虛擬世界裡進行遊戲、社交與會議等各種活動，彷彿是一個全新的世界觀。而現階段產業間競爭都非常激烈，各家品牌結合自身資源與優勢來吸引消費者的目光，透過遊戲化的方式將遊戲中有趣的元素與機制加入，透過玩樂的方式讓人們持續對一件事情感到著迷，以提升參與者對品牌的興趣。本研究以「Vans World」品牌遊戲為研究案例，透過深度訪談法依據八角框架理論(Octalysis)討論遊戲的設計架構。探究三個問題意識：1.遊戲是否符合八角框架的遊戲化架構？具有哪些核心
驅動力？2.探討參與者的使用動機與行為？讓參與者產生持續玩遊戲的動機？3.遊戲是否達到品牌預期目標？並增加參與者的品牌黏著度？了解玩家在體驗完遊戲之後，對於整體設計的感受及是否對玩家後續的情感、認知及行為產生影響。研究結果發現，「Vans World」的遊戲化元素與機制符合八角框架的八項核心驅動力設計，但其中有三項核心驅動力相對來講較為薄弱，包含使命感、社會影響力及避免與損失這三大項目是品牌需要提升的遊戲機制。再者，促使參與者使用的動機與持續遊玩的核心要素主要以「鬆餅幣累積機制與競賽名次排行」為誘因，期望使用者能運用身體的力量產生動能。最終，遊戲化改變玩家遊玩遊戲的習慣與模式，除了增加打開遊戲
的時間與頻率外，還會因為對品牌有好的印象而連帶影響到購買意願，進而提升對於品牌的黏著度。