距離上次參加鐵人賽也已經過一年了，在這一年相信各位也都有持續地學習且成長了許多。這一年我除了繼續研究強化學習 (強化學習相關可參考我去年的鐵人賽系列文章)以外，也學習了生成式AI的許多東西，尤其前一陣子Stable Diffusion突然爆紅，所以許多人都注意到了生成模型的潛力。這一次鐵人賽我會介紹一些生成模型，都是在這一年中我有使用或者學習到的，將之整理過後希望能為也在學習生成式AI的各位一點貢獻一些綿薄之力。
p.s.今天賺到一天颱風假，真開心😀
這次鐵人賽開頭依然也是會先介紹架構，向各位介紹這30天預計會學到什麼，以及最後一天我希望能拿來分享這次的心得。這一次的系列文章我分為三個階段：
第一階段 —— 淺談深度學習與生成式AI
第二階段 —— 深入了解生成式AI
第三階段 —— 生成模型評估指標與總結
除了第31天我想為這次比賽做心得以及統整以外，以上是我這30天預計要介紹的東西。我們會花一個多禮拜快速入門，因為基本教學目前有非常多學習資源，暫時不打算另外花篇幅介紹。所以接下來幾天我會快速複習一下深度學習等基本知識，若是有疑問的話也歡迎提問。如果各位是具有深度學習基礎以及Python開發經驗且剛入門生成式AI的話，希望這系列文章能幫助到你；如果各位也是在開發生成模型過程中水深火熱的話，希望這系列文章能帶給你們一點救贖XD
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