LINE Bot與人工智慧辨識開發實戰 增訂版｜使用C#與Azure Cognitive Services pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• LINE Bot
• C#
• Azure
• 人工智慧
• 認知服務
• 圖像辨識
• 語音辨識
• 自然語言處理
• 開發實戰
• 增訂版
• chatbot

近年來，各種人工智慧、bot的開發工具與套件紛紛齣籠，各大廠紛紛拿齣壓箱寶，把手上各種放在實驗室中已久的人工智慧服務、套件、API端上颱麵，讓這個市場突然之間熱鬧瞭起來。

　　至今筆者的團隊已經建構齣瞭許多LINE Bot相關應用。同時間也應邀舉辦瞭多次的教育訓練課程，介紹如何開發LINE Bot對談機器人，並且與企業各種應用整閤在一起。許多應用本身就非常有趣，用戶的反饋也讓我們感到相當興奮。而這些第一手經驗，我們希望能盡快的整理齣來，更多的分享給對這個領域有興趣的技術人員。

　　我們期望，透過這小小的經驗分享，讓對於自然語言對談實作與應用有興趣的朋友，可以快速的入門上手，並且用最短的時間作齣一支可以分享給你的親朋好友的LINE Bot，不隻是為瞭趕上時代的潮流，也是滿足瞭身為開發人員從小對智能助理的期待與幻想。

　　本書精彩內容包括：
　　．支援.NET Core 跨平颱開發
　　．支援LINE官方帳號2.0
　　．完整介紹LINE Bot各項功能，包含：發送（Push）與迴覆（Reply）各種訊息、使用Template Message、Flex Message以及QuickReply 等各種最新功能
　　．透過範例實作Rich Menu的建立，與選單動態切換效果
　　．透過LIFF在LINE Bot中輕鬆整閤RWD網頁與取代手機App，實現LINE平颱上的小程序功能
　　．LINE Bot如何進行連續對談與對話狀態管理機製
　　．使用LINE Login實現網頁整閤單一登入（SSO)）
　　．可免費發送大量訊息的LINE Notify機製
　　．透過實例介紹如何訓練與使用LUIS實現自然語言的語意辨識
　　．詳細說明LUIS與LINE Bot的整閤方式
　　．介紹如何利用QnA Maker迅速建立一個Q&A問答LINE Bot
　　．使用Cognitive Services實現圖片與人臉辨識、OCR文字辨識、以及多國語言翻譯等功能

好的，這是一份基於您提供的書名《LINE Bot與人工智慧辨識開發實戰 增訂版｜使用C與Azure Cognitive Services》的反嚮推導性圖書簡介，內容專注於技術棧、開發流程和應用場景，確保不包含書中實際的章節或代碼細節： --- 圖書簡介：構建前沿智能交互係統的實戰指南 聚焦下一代人機對話與視覺分析的開發實踐 在當今快速演進的數字生態中，企業與服務的核心競爭力越來越依賴於高效、智能的自動化交互能力。本書麵嚮的讀者群體，是那些渴望深入理解並動手實踐如何利用微軟的強大雲服務——Azure Cognitive Services，結閤現代化的編程語言C，來構建高可靠性、高擴展性的企業級應用係統的開發者、架構師和技術愛好者。 本書的核心價值在於提供一個完整的、可操作的開發藍圖，將原本抽象的人工智能能力，轉化為具體、可落地的軟件産品。我們不隻是講解理論概念，而是緻力於通過詳實的步驟指導，將復雜的AI服務集成到實際的用戶交互渠道中，特彆是時下主流的即時通訊平颱LINE。 一、技術棧的深度整閤與應用 本書的基石是C語言與Microsoft Azure平颱的緊密結閤。C作為一種成熟、高性能且在企業級開發中占據重要地位的語言，其異步編程能力和強大的生態係統，為處理高並發的Bot請求提供瞭堅實的基礎。學習者將掌握如何利用.NET框架的最新特性來構建健壯的後端服務。 Azure Cognitive Services是本書的“智能引擎”。我們專注於如何調用和配置這些預訓練或可定製化的AI模型，包括但不限於： 1. 自然語言理解（NLU）與對話管理： 如何利用語言服務解析用戶輸入的意圖（Intent）和實體（Entity），實現流暢、多輪次的對話邏輯。這超越瞭簡單的關鍵詞匹配，實現瞭真正的語義理解。 2. 視覺與圖像分析： 探索計算機視覺服務，用於圖像內容的識彆、內容審核、人臉檢測或光學字符識彆（OCR）。這些能力將被無縫集成到Bot的響應流程中。 3. 語音及翻譯服務（作為擴展）： 雖然重點在於文本和圖像，但也將涉及如何利用Azure的語音服務作為提升交互多樣性的潛在途徑。 二、LINE Bot作為核心交互界麵 LINE平颱因其龐大的用戶基礎和靈活的消息類型支持，成為構建麵嚮客戶（B2C）和麵嚮員工（B2E）智能助手的理想載體。本書將詳細闡述如何搭建一個能夠安全、穩定地接收和發送LINE消息的WebHook服務。 開發過程中，我們將細緻分解以下關鍵環節： Webhook的設置與安全驗證： 確保接收到的消息是來自LINE平颱的閤法請求。 消息格式的解析與構建： 如何將LINE的JSON請求體轉換為C對象，並反嚮構造齣支持富文本、圖片、卡片模闆等多種樣式的迴復消息。 狀態管理與會話維持： 麵對無狀態的HTTP請求，如何巧妙地在Bot後端維護用戶的會話上下文，以支持復雜任務的連續執行。 三、實戰開發流程的係統化梳理 本書的結構旨在模仿真實項目的開發生命周期。內容不會局限於單個功能的實現，而是著重於係統性的構建： 1. 環境準備與資源配置： 詳細指導如何在Azure門戶中創建必要的Cognitive Services資源，並安全地管理API密鑰和訪問令牌。 2. 基礎架構搭建： 使用C和適閤的Web框架（如ASP.NET Core）快速搭建一個可用於生産環境的Bot核心服務。 3. 功能模塊化集成： 將不同的AI能力（如識彆用戶查詢、分析上傳圖片）封裝成可復用的服務層，便於後續的維護和擴展。 4. 錯誤處理與日誌記錄： 探討在調用外部AI服務時可能遇到的延遲、失敗或配額限製，並提供健壯的異常處理機製。 四、超越基礎：麵嚮增訂版的增強內容 相較於初版，增訂版的內容必然會涵蓋當前業界對效率和安全性的更高要求。這包括但不限於： 性能優化策略： 針對高並發場景下，如何優化Cognitive Services的調用模式，減少響應延遲。 安全閤規性加強： 討論在處理用戶數據和API密鑰時應遵循的最佳安全實踐。 特定場景的深度應用案例： 引入更貼近行業痛點的具體應用，例如利用圖像識彆進行資産盤點輔助，或利用NLU提升客服機器人的準確率。 本書最終期望達成的目標是：讓讀者不僅能“調用”AI接口，更能“設計”和“構建”一個由C驅動、Azure賦能、並在LINE上提供卓越用戶體驗的智能係統。它是一本從概念到部署的實戰手冊，確保每一位讀者都能將前沿的AI技術轉化為具有實際商業價值的解決方案。

作者簡介

董大偉

　　董大偉老師從Apple II時代起投入程式設計領域至今超過30年，對於軟體開發的無限創意始終著迷，在資訊業界各領域均多有鑽研。2002年起投身資訊書籍寫作以及教育訓練、顧問服務…等行列，在颱灣與大陸共有十數本著作齣版。兼具堅強的技術背景和業界實務經驗為後盾，在授課內容與顧問服務的議題上，與業界的實務需求緊密契閤，有效幫助學員得以將技術成功導入企業應用。除瞭著有多本暢銷著作，從2006年至今，連續榮獲十數次微軟最有價值專傢(MVP)、2018年獲選LAE(LINE API Expert)，並屢次受邀擔任微軟曆年TechED大型研討會講師。近年來也投身颱灣社群大型研討會擔任敏捷開發與DevOps講者，是資訊界知名的顧問講師。

　　本書專屬網站
　　hwww.studyhost.tw/resources/line-book

　　作者FB專頁
　　www.facebook.com/DotNetWalker

Chapter 1 建立你的第一支 LINE Bot
Chapter 2 建立 WebHook
Chapter 3 關於連續對話（Conversation）
Chapter 4 使用 LINE Notify 免費發送訊息
Chapter 5 使用 LINE Login 實現 SSO
Chapter 6 關於 Rich Menu 與選單 API
Chapter 7 語意辨識整閤 - 使用 LUIS
Chapter 8 使用 QnA Maker 迅速完成 Q/A 對談機器人
Chapter 9 圖像識彆與人臉辨識技術
Chapter 10 範例實戰 - 翻譯王 LINE Bot
Chapter 11 範例實戰 - 人臉辨識機器人
Chapter 12 範例實戰 - 你也能輕鬆完成卡米狗
Chapter 13 範例實戰 - 記帳機器人
Chapter 14 範例實戰 - LIFF 的錶單輸入整閤
Appendix A LINE 官方帳號 2.0 的改變
Appendix B 使用.NET Core 開發 LINE Bot

 

评分☆☆☆☆☆

這本《LINE Bot 與人工智能辨識開發實戰 增訂版》完全顛覆瞭我對開發學習的看法！以往我總覺得要學習新技術，不是要看一大堆枯燥的官方文件，就是得自己摸索很久。這本書的齣現，簡直就像是我在迷霧中的一盞明燈。作者的講解邏輯非常清晰，從一個初學者也能理解的角度切入，逐步引導讀者進入更復雜的 Azure Cognitive Services API。我印象特彆深刻的是，書中關於如何利用 C# 來調用 Azure 的各種 AI 服務，例如文字轉語音、語音轉文字、以及情感分析的部分，作者都給齣瞭非常詳盡且可執行的代碼片段。 我最欣賞的是，它不隻是教會你“怎麼做”，更重要的是讓你理解“為什麼這麼做”。書中對於每個 API 的原理和應用場景都有深入的剖析，讓我能夠更靈活地運用這些技術來解決實際問題。例如，我在工作上需要處理大量的客戶迴饋，我便嘗試用書中的情感分析技術來快速評估客戶的情緒，大大提升瞭我的工作效率。而且，增訂版的內容真的有在更新！作者針對最新的 Azure 服務和 LINE Bot 的 API 變動做瞭及時的調整，這對於我們這些希望跟上技術步伐的開發者來說，實在是太重要瞭。

评分☆☆☆☆☆

當我看到《LINE Bot 與人工智能辨識開發實戰 增訂版》這本書時，我毫不猶豫地就買下瞭！原因很簡單，我一直認為， LINE 在颱灣的普及程度，加上 AI 技術的蓬勃發展，這兩者結閤的潛力無限。這本書恰恰切入瞭這個最熱門的開發領域。我尤其欣賞作者在講解 Azure Cognitive Services 的時候，沒有把重點放在純理論的堆砌，而是直接給齣如何在 C# 中實現這些功能的具體範例。 比如，書中關於“自然語言處理”的章節，我學習到瞭如何用 C# 來解析用戶的意圖，提取關鍵信息，甚至是進行簡單的對話管理。這讓我腦洞大開，立刻想到可以為我的公司開發一個內部的問答 Bot，來解答同事們關於公司政策的常見問題。而且，作者對於錯誤處理和異常管理的講解也非常到位，這在實際開發中至關重要。這本書的增訂版在這一點上也做得非常齣色，作者補充瞭很多關於 API 變更後的處理方法，讓我少走瞭很多彎路。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是太棒瞭！作為一個長期以來對 C# 程式設計有興趣，但又想跟上 AI 潮流的颱灣讀者，我一直都在尋找能夠將這兩者完美結閤的資源。終於在《LINE Bot 與人工智能辨識開發實戰 增訂版》這本書裏找到瞭！我特彆喜歡它從零開始講解 LINE Bot 開發的步驟，對於不熟悉 LINE Bot API 的新手來說，這簡直是福音。作者詳細地解釋瞭如何設定開發者賬號、創建 Bot、處理用戶輸入等等，每一個環節都清晰易懂，甚至連一些容易被忽略的細節，例如 Webhook 的設定和安全考量，也都有提及。 更讓我驚喜的是，它並沒有止步於 LINE Bot 的基本功能，而是深入淺齣地介紹瞭如何將 Azure Cognitive Services 整閤進去。這部分的內容真的讓我大開眼界！像是文字辨識、圖像分析、甚至自然語言理解，這些過去我以為隻有大型企業纔能玩得轉的技術，在這本書的指導下，我竟然也能親手實現！作者提供瞭非常實用的 C# 程式碼範例，每一個範例都經過精心設計，能夠直接套用到實際的開發場景中。我嘗試著利用圖像辨識功能來讓我的 Bot 能夠識彆圖片中的物體，然後根據識彆結果給齣不同的迴應，用戶反饋非常好，覺得很新奇有趣。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對新技術充滿好奇的颱灣讀者，我一直都在關注 LINE Bot 和 AI 的發展。這本書《LINE Bot 與人工智能辨識開發實戰 增訂版》無疑是我最近發現的寶藏！作者的文筆流暢，而且非常善於將復雜的概念分解成易於理解的步驟。我最先被吸引的是書中關於“人工智能辨識”的部分，作者詳細地介紹瞭如何利用 C# 和 Azure Cognitive Services 來實現圖像識彆、文字識彆等功能。 我印象最深刻的是，作者分享瞭如何將圖像識彆技術應用於具體場景，例如識彆産品條碼，或者分析用戶上傳的照片中的內容。這些範例都非常貼近生活，也讓我看到瞭 AI 技術在日常生活中的巨大潛力。更棒的是，這本書的增訂版，不僅僅是內容的更新，而是作者根據實際開發者的反饋，優化瞭許多講解和範例。我特彆注意到，作者對於 C# 語言特性在 Bot 開發中的運用，做瞭更深入的闡述，讓我覺得學到的東西更加紮實。這本書真的讓我覺得，開發一個具有 AI 能力的 LINE Bot，並沒有想象中那麼遙不可及。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！作為一名在颱灣工作，接觸程式開發有一段時間的工程師，我一直在尋找能夠將我已有的 C# 技能，與時下最熱門的 AI 技術結閤的實戰項目。這本書的標題《LINE Bot 與人工智能辨識開發實戰 增訂版》一看到就吸引瞭我，而閱讀內容後，更是讓我愛不釋手。作者的筆觸非常親切，沒有那種高高在上的學術腔調，而是像一位經驗豐富的導師，一步一步地引導你完成從概念到實際應用的整個過程。 我特彆喜歡書中關於 C# 在 LINE Bot 開發中的應用部分。作者詳細講解瞭如何使用 C# 來構建後颱邏輯，處理用戶發送的消息，以及如何與 Azure Cognitive Services 進行交互。其中，對於如何利用 C# 編寫 API 調用，如何處理 JSON 格式的數據，以及如何實現異步編程來提升效率，都有非常精彩的闡述。我嘗試著書中關於圖片辨識的範例，成功地讓我的 Bot 能夠識彆照片中的地標，並返迴相關信息，這讓我非常有成就感！而且，這本書的增訂版真的是誠意滿滿，作者根據最新的技術發展，更新瞭許多代碼範例和說明，讓內容始終保持在最前沿。