生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I－數據抓取篇：爬蟲× OCR × 多模態API應用×Perplexity AI Comet Generative AI × Robust Prompted Sampling

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★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。
★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。
★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。
★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。
★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。

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https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k

《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇

★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。
★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。
★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。
★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。
★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。

你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。

接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。

更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。

最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。

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