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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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