課程名稱： AIGC 生成式 AI 課程
課程目標：
了解生成式 AI 的基本原理和技術
掌握 Transformer 模型的架構和應用
學習 LLM 文字生成模型的訓練和使用
熟悉咒語改進等技術在生成式 AI 中的應用
課程評分：
平時表現：40%
期末專案：60%
課程特色：
課程內容全面，涵蓋生成式 AI 的基本原理、技術和應用
課程注重實作，學員將有機會親手實踐生成式 AI 技術
課程鼓勵討論，學員可以與講師和同學交流學習心得
適合對象：
對生成式 AI 感興趣的任何人
有機器學習或自然語言處理基礎的學員
希望在工作中應用生成式 AI 技術的專業人士
課程收穫：
掌握生成式 AI 的基本原理和技術
學會使用生成式 AI 工具和模型
提升解決問題的能力和創造力
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- 課本目錄
- 生成式人工智能：AIGC的邏輯與應用: https://www.books.com.tw/products/CN11897192
- 本書介紹了生成式人工智能（AIGC）的基本原理、技術和應用。AIGC 是一種能夠生成新資料的人工智能技術，它在自然語言處理、電腦視覺、音樂創作等領域有著廣泛的應用前景。
- 擴散模型：生成式AI模型的理論、應用與代碼實踐: https://www.books.com.tw/products/CN11904844
- 本書介紹了擴散模型的理論、應用和代碼實踐。擴散模型是一種新的生成式模型，它可以生成更高質量的圖像，並且比生成對抗網路（GAN）更易於訓練。
- 生成式 AI 學習指南: [https://www.jdla.org/document/]
- 生成式 AI 社群: https://www.reddit.com/r/generative/
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Attention Is All You Need: [https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf]
- 這篇論文是 Transformer 模型的提出論文。Transformer 模型是一種採用自注意力機制的深度學習模型，這一機制可以按輸入資料各部分重要性的不同而分配不同的權重。該模型主要用於自然語言處理（NLP）與電腦視覺（CV）領域。
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Generative Pre-training Transformer 3: [https://pianalytix.com/generative-pre-trained-transformer-3-gpt-3/]
- 這篇論文是 GPT-3 模型的提出論文。GPT-3 模型是一種大型語言模型（LLM），它使用大量的文字資料進行訓練，可以生成類似人類的文字。
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Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis: [https://arxiv.org/abs/2105.05233]
- 這篇論文提出了一種新的生成式模型，稱為擴散模型。擴散模型可以生成更高質量的圖像，並且比生成對抗網路（GAN）更易於訓練。
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DALL-E 2: An Image Generator That Uses Text Descriptions to Create Realistic Images: [https://openai.com/dall-e-2]
- DALL-E 2 是 OpenAI 開發的一款圖像生成工具。它可以使用文字描述來生成逼真的圖像。
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VQGAN+CLIP: A Text-Guided Image Generator: [https://www.semanticscholar.org/reader/6979ce65b9f657672cd3a0b9217ead51511c1838]
- VQGAN+CLIP 是 Google AI 開發的一款圖像生成工具。它使用向量量化生成對抗網路（VQGAN）和 CLIP 模型來生成圖像。
