AI正夯！但問題是，你真的了解什麼是「生成式AI」嗎？
為了讓普羅大眾更理解當前生成式AI的輪廓，近日Goole在「Google Cloud」平台上釋出五堂基本AI課程，從最基礎的生成式AI面面觀開始講解。
課程從簡單到相對難，一路延伸到NLP（自然語言處理）裡的Encoder（編碼器）-Decoder（解碼器）的模型架構，不但讓有興趣的人更了解AI運行的基本原則，也讓有意學習AI開發基礎的初學者，有機會打下基礎！
一起來看看有哪些課程吧！
課程1：什麼是生成式AI？
先回答最基本的問題！這個入門課，主要說明生成式 AI 的定義和使用方式，以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。
課程也會介紹各項 Google 工具，協助使使用者開發自己的生成式 AI 應用程式。
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課程2：什麼是大型語言模型？
接著的課程，將說明大型語言模型 (LLM) 的定義與用途，以及如何調整提示（Prompt）來提高 LLM 成效。
這堂課程也會介紹多項 Google 工具，協助您自行開發生成式 AI 應用程式。如果有意在日常工作中導入AI，一定要先搞懂Prompt的用法！
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課程3：什麼是「負責任的AI」
這堂課主要專注在提醒開發者，關於AI的開發原則。
由於AI並沒有內建人類的道德及感知能力，也對人類社會中的法律規範、社會風俗、文化差異較無觀念。因此作為開發者，可以透過這堂課，理解開發AI時必須的限制，避免打造作惡多端的AI！
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課程4：如何透過AI生成影像？
AI不但可以快速生成文章，幫你整理龐雜的資訊，還能依照需求幫你「算圖」！但你了解背後的功能如何運作嗎？
使課程將介紹擴散模型（Diffusion Models），這是一種機器學習模型，近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學，尤其深受熱力學影響。
在 Google Cloud 中，擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論，並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。
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課程5：了解「編碼器-解碼器架構」在幹嘛？
就算沒用過AI，相信你也用過Goole的翻譯功能。事實上，AI的機器翻譯、文字摘要，以及與使用者進行問答的能力，仰賴的就是Encoder-Decoder架構。
因此，這堂課將說明Encoder-Decoder架構如何適用於機翻等「序列對序列」的任務，並認識編碼器與解碼器架構的主要元件，並瞭解如何訓練及提供這些模型。
在對應的研究室逐步操作說明中，您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式，導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。
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責任編輯：李先泰
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