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開發聊天機器人，比你想的還簡單!

為了解決fb官方客服的問題，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。

fb官方客服進入發燒排行的影片

以聊天機器人輔助通信專長評測之應用 —以通訓中心有線電專長班為例

為了解決fb官方客服的問題，作者許志豪 這樣論述：

聊天機器人（ChatBot）是可藉對話或文字模擬人類對話進行交談的電腦程式， 聊天機器應用範圍很廣泛，諸如線上客服、生活應用、教育與娛樂等。本研究藉LINE為載台建立一支聊天機器人，輔助通信專長評測之應用，以通訓中心-有線電專長班為對象進行操作體驗與訪談，將訪談結果依便利性、易用性及實用性三個構面進行分析，從中找出潛在需求。本研究根據訪談的結果，整理出用戶潛在的需求結果如下：(1) 設計更完善具體的對話內容(2) 建立更完整的資料庫(3) 設計更精準的關鍵字回覆(4) 朝虛擬助理系統架構的導向設計關鍵字：聊天機器人、通信專長評測、便利性、易用性、實用性

Python初學特訓班(第五版)：從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決fb官方客服的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 　　超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍 　　榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 　　解決初學痛點，避免開發地雷 　　集結熱門主題技術，加值500分鐘影音教學 　　內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率優化 　　從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 　　Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 　　本書以初學者的視角規劃學習地圖，並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 　　Python學習最經典 　　直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 　　體驗Python的開發無極限 　　■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 　　■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 　　■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 　　■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 　　■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等，再納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 　　■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執

行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 　　■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 　　■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 　　★超值學習資源：500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

社群聊天機器人互動率探究與使用者行為分析

為了解決fb官方客服的問題，作者馬翊 這樣論述：

聊天機器人的概念發展至今已有七十年的歷程，隨著使用者的使用習慣轉變及行動裝置蓬勃發展，結合社群媒體之社群聊天機器人也日漸活絡，發展出各式各樣的應用情境，不但使對話式商務興起，更讓使用者與聊天機器人的距離越來越近，而社群聊天機器人即時且容易操作的特性，也被運用於社群媒體之客服服務或娛樂及遊戲服務上。在現今與社群媒體密不可分的世代，互動率及互動體驗更是成為一大評估社群媒體成效的重要指標，也因此開始有經營者將社群聊天機器人導入社群媒體中，藉由社群聊天機器人的力量提升社群媒體之互動率。在各式各樣的應用中，娛樂及遊戲型社群聊天機器人已有提升社群媒體互動率之實，但卻缺乏相關研究文獻以了解背後之歸因，而在

進行服務流程及使用體驗優化時也缺乏相關依據。因此，本研究在進行互動率探究之外，也納入其他互動相關概念，與三位社群專家進行半結構式訪談，並搜集、觀察、整理實際一社群聊天機器人相關之數據指標為基礎，針對娛樂及遊戲型社群聊天機器人進行互動率之探討；也利用問卷調查法搜集346份問卷，以人機互動量表檢視使用者的互動感知程度和與再互動意願之間的關係；並實際製作社群聊天機器人貼文，與7位受測者進行測試、訪談與分析，以科技接受模型理論為基礎，探究使用者對於再互動之行為意向；除此之外，更透過與使用者的對話，實際繪製娛樂及遊戲型社群聊天機器人之使用者旅程地圖，以此作為服務及使用體驗優化之基礎。研究結果發現，娛樂及

遊戲型社群聊天機器人可為品牌及其粉絲專頁帶來正向影響；「娛樂感」與「感知挑戰」為使用者決定是否進行再互動之考慮因素；另外，若能在滿足認知易用性及認知有趣性後，再額外滿足認知有用性，將能夠在使用者心中留下深刻印象，發揮價值作為使用者的社交資本；而在使用者類型分眾上，可分為連結共鳴型、自我滿足型、理性評估型、社交目的型等四種類型；在服務流程上，最需要改進的部分在留言回覆、同意GDPR、再互動意願、下次推播再互動等階段，應思考如何降低使用者的未知焦慮。