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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
- 關鍵概念和術語
- 生成式 AI 的應用及潛力概述
機器學習基礎
- 機器學習簡介
- 機器學習類型:監督式學習、無監督式學習和強化學習
- 基本算法和模型
- 數據預處理和特徵工程
深度學習入門
- 神經網絡與深度學習
- 激活函數、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
生成模型概覽
- 生成模型的類型
- 判别模型與生成模型的差異
- 生成模型的用例
變分自編碼器(VAEs)
- 理解自編碼器
- VAE 的架構
- 潛空間及其重要性
- 實踐項目:構建簡單 VAE
生成對抗網絡(GANs)
- GAN 簡介
- GAN 的架構:生成器和判别器
- 訓練 GAN 及挑戰
- 實踐項目:創建基礎 GAN
高級生成模型
- Transformer 模型簡介
- GPT(生成式預訓練 Transformer)模型概述
- GPT 在文本生成中的應用
- 實踐項目:使用預訓練 GPT 模型進行文本生成
倫理與影響
- 生成式 AI 的倫理考量
- AI 模型的偏見和公平性
- 未來影響和負責任的 AI
生成式 AI 的行業應用
- 藝術和創意領域的生成式 AI
- 商業和營銷中的應用
- 科學和研究中的生成式 AI
期末專案
- 生成式 AI 項目的構思與提案
- 數據集收集與預處理
- 模型選擇與訓練
- 結果評估與展示
總結與下一步
最低要求
- 具備 Python 編程的基本概念知識。
- 擁有基本數學概念的經驗,特別是概率和線性代數。
受眾
- 開發人員
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
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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)
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