Generative AI for Beginners

• 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

Generative AI 是人工智慧的一個子集，專注於創建新內容，無論是文本、圖像還是其他數據類型，都與它從中學習的內容相似但不完全相同。

這種以講師為主導的現場培訓（在線或現場）面向希望獲得 Generative AI 基礎知識和實踐經驗的初級開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解生成模型背後的原理及其應用。
• 使用 TensorFlow 或 PyTorch 實現基本的生成模型。
• 使用變分自動編碼器 （VAE） 和生成對抗網路 （GAN） 產生新內容。
• 探索生成式 AI 的倫理影響。
• 將生成式 AI 概念應用於真實場景。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

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