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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 的歷史與演進
- 關鍵概念與術語
- 生成式 AI 的應用與潛力概覽
機器學習基礎
- 機器學習簡介
- 機器學習類型:監督式、非監督式與強化學習
- 基本演算法與模型
- 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、欠擬合及正則化技術
- TensorFlow 和 PyTorch 簡介
生成模型概覽
- 生成模型的類型
- 判別式與生成式模型的差異
- 生成模型的應用案例
變異自動編碼器(VAEs)
- 了解自動編碼器
- VAEs 的架構
- 潛在空間及其重要性
- 實作專案:建構簡單的 VAE
生成對抗網絡(GANs)
- GANs 簡介
- GANs 的架構:生成器與判別器
- GANs 的訓練與挑戰
- 實作專案:建立基礎 GAN
進階生成模型
- Transformer 模型簡介
- GPT(生成式預訓練轉換器)模型概覽
- GPT 在文本生成中的應用
- 實作專案:使用預訓練 GPT 模型進行文本生成
道德與影響
- 生成式 AI 的道德考量
- 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 的產業應用
- 藝術與創意領域中的生成式 AI
- 商業與行銷領域的應用
- 科學與研究領域的生成式 AI
結案專案
- 構想並提出生成式 AI 專案提案
- 數據集收集與預處理
- 模型選擇與訓練
- 結果評估與展示
總結與後續步驟
最低要求
- 對 Python 基本程式設計概念的理解
- 具備基本數學概念的經驗,尤其是機率與線性代數
受眾對象
- 開發人員
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
機器翻譯