創造未來：深入探索生成式AI

用輕鬆簡單的方式

探索生成式AI的核心原理與應用

涵蓋從基礎概念出發的全方位內容

第一章：生成式AI概述

在這個章節中，學生將學習生成式人工智能（AI）的基本概念，包括它與區分式AI的不同之處。介紹生成式AI的歷史背景、主要技術進展、以及在不同領域（如藝術創作、文本生成、音樂創作等）的應用案例。此外，還將探討生成式AI的社會和倫理考量，為學生提供對這項技術全面的初步理解。

第二章：機器學習基礎

這一章將專注於機器學習的基礎知識，作為理解生成式模型的前提。內容包括數據集的準備、監督式學習與非監督式學習的區別、常見的機器學習算法（如決策樹、支持向量機、神經網絡等）以及模型訓練和評估的基本方法。此章節目的在於建立學生對機器學習流程和概念的基本理解。

第三章：生成式模型基礎

在第三章，學生將學習生成式模型的基本原理和類型，包括但不限於變分自編碼器（VAEs）、生成對抗網絡（GANs）和自回歸模型（如PixelRNN）。將討論這些模型的結構、如何訓練它們以及它們如何學習生成數據的分佈。這將幫助學生理解生成式模型背後的數學和統計學原理。

第四章：生成式模型應用

本章將展示生成式模型在實際應用中的多樣性和潛力。將探討生成式模型在圖像合成、風格轉換、語音合成、文本生成等領域的案例研究。此外，還將介紹如何評估生成模型的性能，包括質量、多樣性和創新性的指標。透過實際例子，學生將學習如何應用生成式模型來解決具體問題。

第五章：生成式AI的進階議題與展望

最後一章將探討生成式AI領域的最新進展和未來趨勢。包括轉移學習、多模態學習和無監督學習在生成式AI中的應用，以及這些進階技術如何推動AI的發展。還將討論生成式AI面臨的挑戰，包括數據偏見、隱私保護和模型解釋性問題。最後，將對生成式AI的未來發展方向和潛在影響進行預測和探討。

•  對人工智慧有興趣
• 想要深入了解生成式模型的工程師、學生、科技愛好者和創新者