「生成式 AI:文字與圖像生成的原理與實務」是一門兼具理論深度與實作樂趣的課程,專為希望深入了解生成式 AI 的技術與應用的學生而設計。不論對 AI 的認識是基礎還是進階,我們都希望透過這門課程,帶領同學探索生成式 AI 的無限可能。學生將會學習神經網路、GAN、Transformer、大型語言模型、RAG、AI Agents、Diffusion Models 等技術,並運用工具如 OpenAI API、LangChain、HuggingFace 及 AutoGen 等等,完成從文字生成到圖像生成的多樣應用。 • 循序漸進的內容設計:從神經網路的基礎原理出發,逐步深入進階模型與應用。 • 實作為主,理論為輔:課堂中將使用 Colab 進行程式實作,配合具挑戰性的課後作業,邊學邊做。 • 探索最新技術:涵蓋最新的生成式 AI 模型與工具,掌握 AI 發展趨勢。 • 多元化的應用場景:課程內容涉及文字生成、圖像生成、對話機器人、Agentic AI 等多個領域。 • 倫理與應用並重:不只在技術方面,更引導反思生成式 AI 的社會影響與,強調「負責任地使用 AI」。

1. 理解生成式 AI 的核心技術,包括神經網路、GAN、Transformer、大型語言模型、RAG、AI Agents、Diffusion Models 等。 2. 實際運用各種工具和框架,例如 OpenAI API、LangChain、AutoGen、HuggingFace、Fooocus,打造多樣的生成式 AI 應用。 3. 探討生成式 AI 的社會與倫理挑戰,從技術層面與實務層面提出創新解決方案。 4. 完成期末專題,整合所學內容,設計並展示一個實用的生成式 AI 系統。

1. 會使用 Google Colab 雲端運算平台,請同學準備好自己的 Google 帳號。本課程的作業應該免費版就足夠,但可以考慮自己狀況是否升級。 2. 建議 (非要求) 於 https://platform.openai.com/ 儲值使用 OpenAI API 的 credit,應該 5 美金就完全足夠課程的需求。課程中我們還是會提供其他免費的方案,但使用 OpenAI API可能會比較方便 (特別對技術不是那麼熟悉的同學)。 3. 非常強調不可以抄襲,包括抄襲網路上的作品,或者直接抄襲生成式 AI 產出者,皆是不可接受的。本課程是生成式 AI 課程,使用大型語言模型協作,不但是允許,甚至是鼓勵的。這裡的抄襲是直接下一個 prompt 就能產出的結果,直接當作業是不能接受的。