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課程簡介
Generative AI 簡介
- 什麼是Generative AI?
- Generative AI的歷史和演變
- 關鍵概念和術語
- Generative AI的應用和潛力概述
Machine Learning的基礎知識
- 機器學習簡介
- 機器學習的類型:有監督的、無監督的和 Reinforcement Learning
- 基本演算法和模型
- 數據預處理和特徵工程
Deep Learning 基礎知識
- 神經網路和深度學習
- 啟動函數、損失函數和優化器
- 過擬合、欠擬合和正則化技術
- TensorFlow 和 PyTorch 簡介
生成模型概述
- 生成模型的類型
- 判別模型和生成模型之間的差異
- 生成模型的用例
變分自動編碼器 (VAE)
- 了解自動編碼器
- VAE的架構
- 潛在空間及其意義
- 動手專案:構建一個簡單的 VAE
產生對抗網路 (GAN)
- GAN簡介
- GAN的架構:生成器和鑒別器
- 訓練 GAN 和挑戰
- 動手專案:創建基本 GAN
高級生成模型
- 變壓器型號介紹
- GPT(生成式預訓練轉換器)模型概述
- GPT在文字生成中的應用
- 動手專案:使用預訓練的 GPT 模型生成文字
倫理與影響
- Generative AI中的倫理考量
- 人工智慧模型中的偏差和公平性
- 未來影響和負責任的人工智慧
Generative AI的行業應用
- Generative AI 藝術與創意
- 在商業和行銷中的應用
- Generative AI 在科學和研究中
頂點專案
- 生成式人工智慧項目的構思和提案
- 數據集收集和預處理
- 模型選擇和訓練
- 評估和結果的介紹
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解 Python 中的基本程式設計概念
- 具有基本數學概念的經驗,尤其是概率和線性代數
觀眾
- 開發人員
14 時間: