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生成式AI影像技術正在席捲各行業,成為創意和技術融合的先鋒力量。參加我們的課程,學習掌握從Stable Diffusion到ComfyUI的前沿技術!透過本課程,你將深入了解如何生成高質量影像、調整輸出效果、加速生成流程,並在創作和專業領域中佔據領先地位。
「如何設計可靠的AI知識庫」這堂課程將為你提供完整的AI知識管理解決方案。無論你是企業主、數位轉型負責人還是技術開發人員,這堂課都將幫助你掌握如何運用RAG技術來打造智能化知識管理系統,為企業提升效能,並保持競爭優勢。不要錯過這個機會,加入我們,讓你的企業在數位時代中處於領先地位!
擷取增強生成 (RAG) 是一種前沿技術,結合了自然語言處理和資訊檢索,旨在提升大型語言模型 (LLM) 的生成準確性。對於想要深入學習 LLM 與 RAG 技術的人來說,RAG 提供了一個絕佳的學習案例,它展示了如何通過整合外部資料來增強模型的能力,生成更具參考價值的回答。 學習 RAG 技術不僅能夠理解語言模型的工作原理,還能掌握如何應用這些技術於實際問題中,例如醫療、法律或金融分析。RAG 技術的優勢在於它能即時檢索最新資訊,從而解決語言模型在專業領域中面臨的“幻覺”問題,這對於有志於將 AI 技術應用於現實世界的學習者來說尤為重要。 通過 LangChain 框架,學習者可以更輕鬆地掌握如何將 LLM 與外部數據源結合,實現 RAG 技術。這個框架的模組化設計使得開發過程更為簡單,無論是初學者還是有經驗的開發者,都能快速上手並開發出功能強大的自然語言應用。學習 RAG 和 LangChain,將為你開啟 AI 技術應用的大門,讓你在這個快速發展的領域中走在前沿。
電腦視覺 (Computer Vision)為深度學習領域中相當重要的研究領域,在產業界也有非常多的應用場景。本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路 (CNN) 基礎、經典 CNN 模型、物件偵測實作 (Object Detection) 與人臉辨識 (Face Recognition)、MobileNet 等。
計算效能對於一個機器學習模型或系統而言是至關重要的,效能不佳的系統或框架往往令人沮喪。本次工作坊會以機器學習模型及科學計算角度切入計算效能的議題,並且針對Python, Numpy/scipy/sci
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自然語言是人類為了溝通而創造出來的工具,隨著時間演化而成的結晶 像是:文字、語言、音樂等等都是自然語言。 自然語言處理 Natural Language Process,簡單來說就是透過電腦、機器
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對初學者來說,要進入 AI 與資料科學的領域並不容易,除了程式基礎,還需要有數學與統計的相關知識,一般人往往在這兩個關卡中敗下陣來,透過親身實作,自主學習才能真正掌握 AI 與資料科學的學習精髓。
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NLP 深度學習馬拉松是一個結合自學、專家協助及社群討論的AI自學挑戰活動,目標是利用 100 天的時間讓學員掌握自然語言與機器學習/深度學習的關鍵知識點和實務技術應用。(本活動機器學習與深度學習分開