鐵人檔案
生成式人工智慧是近年最受矚目的技術之一，其核心在於利用深度學習模型生成具創造性的內容，包括文字、圖像、語音與程式碼等。此類技術已逐步滲透至醫療、教育、設計與商業等領域，展現廣泛應用前景。然而，其快速發展亦帶來諸如模型偏差、版權爭議、資訊可信度及倫理規範等挑戰。
一、核心基礎• 技術基礎：建立在機器學習（Machine Learning）與深度學習（Deep Learning）之上。• 模仿方式：透過學習人類的學習與創作...
生成式對抗網路 (GAN) 是一種深度學習架構，由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出。它的核心想法是讓兩個神經網路 互相對抗，透過這種「競爭合...
簡介：Transformer 是一種神經網路架構，透過自注意力機制來處理序列資料，例如自然語言和圖像。 它能夠同時處理所有輸入資料，實現高效的平行計算，顯著縮短...
我們可以簡單區分成幾個面向： 1. 任務目標•傳統機器學習：主要做 預測 (Prediction) 或 分類 (Classification)，例如： - 預測...
我選擇了幾個近期較有討論度的大型語言模型來研究。一、ChatGPT（OpenAI） 核心技術與架構• 基於 GPT-4 系列模型，使用 Decoder-only...
一、Transformer 的主要類型 Transformer 架構最初來自 2017 年《Attention is All You Need》，之後延伸出許多...
一、文字生成（Text Generation）技術 文字生成主要來自自然語言處理（NLP）與深度學習模型的發展，核心技術包括：1. Transformer 架構...
1. 音樂生成（Music Generation）• 旋律與和聲創作：模型可以自動生成旋律、和聲進行，甚至模仿特定作曲家的風格（如 Jukebox、MuseNe...
一、提升醫療影像生成與重建 生成式 AI（如 GAN、Diffusion Models）能夠模擬高品質的醫學影像，應用包括：1. 影像重建：提升 MRI、CT...
一、個人化學習 (Personalized Learning) 生成式 AI 能根據學生的學習進度、偏好與能力，自動生成適合的教材或練習題。• 例如：根據學生的...
