鐵人檔案
生成式 AI 的 歷史脈絡與基礎原理 出發，逐步認識其背後的演算法與模型演進，再延伸到 文本、圖像、聲音與多模態生成 的應用工具。最後，生成式 AI 如何在真實場景中成為 提升產能的利器，並探討未來挑戰與發展方向
生成式 AI 是什麼？與傳統 AI 的差異 在人工智慧（AI）的發展歷程中，生成式 AI（Generative AI） 可以說是近年最受矚目的突破。傳統 AI...
生成式 AI 的出現並不是一蹴可幾，而是人工智慧發展長河中的自然演進。早期的 AI 系統並沒有「生成」能力，而是以 規則系統（Rule-based System...
在生成式 AI 的歷史中，GAN（Generative Adversarial Network，生成對抗網路） 的提出是一個重要的里程碑。2014 年，由 Ia...
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是生成式 AI 崛起的核心基礎之一。過去，電腦在處理語言時，往往難以理解語境與長...
Transformer 是深度學習領域中最具代表性的模型之一，自 2017 年由 Vaswani 等人提出以來，已成為自然語言處理（NLP）與電腦視覺（CV）等...
在自然語言處理與生成式 AI 的發展中，Self-Attention（自注意力） 機制可說是顛覆傳統模型的一大突破。傳統的 RNN 或 LSTM 主要依靠序列的...
隨著 深度學習 與 Transformer 架構 的成功，自然語言處理（NLP）進入了一個嶄新的時代。傳統的語言模型通常依靠 n-gram 或 RNN 進行訓練...
文本生成（Text Generation） 是自然語言處理 （NLP） 中最具代表性的任務之一。它的核心目標是讓電腦能夠自動生成符合語法、語意合理且具有連貫性的...
圖像生成（Image Generation）是生成式 AI 中最受矚目的研究方向之一。其目標是讓模型能夠根據輸入條件，生成具有真實感與多樣性的圖像。從早期的 生...
在生成式 AI 的眾多應用中，音樂與聲音生成 是一個兼具藝術性與技術性的領域。與文本或圖像不同，聲音具有連續性與時間依賴性，因此生成模型必須同時捕捉 頻率特徵...
