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課程簡介
簡介
- 什麼是生成式人工智慧?
- 生成式AI與其他類型的人工智慧之比較
- 生成式AI的主要技術與模型概覽
- 生成式AI的應用案例
- 生成式AI的挑戰與限制
使用生成式AI創建影像
- 根據文字描述生成影像
- 使用GANs創建逼真且多樣的影像
- 使用VAEs創建具潛變量的影像
- 運用風格遷移將藝術風格套用於影像
使用生成式AI創作文本
- 根據文字提示生成文本
- 利用基於Transformer的模型創建具有脈絡與連貫性的文本
- 運用文本摘要功能為長篇文章製作簡潔摘要
- 運用文本改寫以不同方式表達相同意義
使用生成式AI創建音訊
- 根據文字生成語音
- 根據語音生成文字
- 根據文字或音訊生成音樂
- 創建特定聲線的語音
使用生成式AI創建其他內容
- 根據自然語言生成程式碼
- 根據文字生成產品草圖
- 根據文字或影像生成影片
- 根據文字或影像生成3D模型
評估生成式AI
- 評估生成式AI的資料品質與多樣性
- 使用Inception Score、Fréchet Inception Distance及BLEU分數等指標
- 透過眾包和調查進行人工評估
- 應用諸如圖靈測試和判別器等對抗性評估方法
理解生成式AI的道德與社會影響
- 確保公平性與問責制
- 避免濫用與誤用
- 尊重內容創作者與消費者的權利和隱私
- 促進人機協作與創意發揮
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基本人工智慧概念與術語的知識
- 擁有Python程式設計和資料分析的經驗
- 熟悉深度學習框架,如TensorFlow或PyTorch
受眾
- 資料科學家
- AI開發人員
- 人工智慧愛好者
14 小時
客戶評論 (2)
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