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課程簡介
生成式AI簡介
- 什麼是生成式AI?
- 生成式AI的歷史與演變。
- 關鍵概念與術語。
- 生成式AI的應用與潛力概述。
機器學習基礎
- 機器學習簡介。
- 機器學習的類型:監督學習、無監督學習和強化學習。
- 基本算法與模型。
- 數據預處理與特徵工程。
深度學習基礎
- 神經網絡與深度學習。
- 激活函數、損失函數與優化器。
- 過擬合、欠擬合與正則化技術。
- TensorFlow與PyTorch簡介。
生成模型概述
- 生成模型的類型。
- 判別模型與生成模型的區別。
- 生成模型的應用場景。
變分自編碼器(VAE)
- 理解自編碼器。
- VAE的架構。
- 潛在空間及其重要性。
- 實操項目:構建一個簡單的VAE。
生成對抗網絡(GAN)
- GAN簡介。
- GAN的架構:生成器與判別器。
- 訓練GAN及其挑戰。
- 實操項目:創建一個基本的GAN。
高級生成模型
- Transformer模型簡介。
- GPT(生成式預訓練Transformer)模型概述。
- GPT在文本生成中的應用。
- 實操項目:使用預訓練的GPT模型進行文本生成。
倫理與影響
- 生成式AI的倫理考量。
- AI模型中的偏見與公平性。
- 未來影響與負責任的AI。
生成式AI的行業應用
- 生成式AI在藝術與創意中的應用。
- 在商業與營銷中的應用。
- 生成式AI在科學與研究中的應用。
畢業項目
- 生成式AI項目的構思與提案。
- 數據集收集與預處理。
- 模型選擇與訓練。
- 結果評估與展示。
總結與下一步
最低要求
- 具備Python基礎編程概念的理解。
- 具備基本數學概念的經驗,尤其是概率和線性代數。
受衆
- 開發者。
14 時間:
客戶評論 (1)
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Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
課程 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機器翻譯