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Google推出 8 堂免費AI課程，提供課程介紹、連結，輕鬆掌握入門＆進階 AI技術、知識！
Google 近期推出了八堂免費的 AI 課程，涵蓋從生成式 AI 基本概念到大語言模型及其應用，助你全面掌握最新技術，解決學習 AI 的困惑與難題。這些課程不僅適合初學者，也為有一定基礎的學習者提供了深入研究的機會。以下是每堂課程的詳細介紹及其特色和適合的人群。
1. 生成式 AI 基本介紹：
這堂課程主要介紹生成式 AI 的基本概念和應用，如自動文本生成、圖像生成和音頻生成等技術。課程提供了生成式 AI 的基礎知識，並展示了實際應用案例，幫助初學者全面理解生成式 AI 的潛力和用途。
▍適合人群：
● 對 AI 和機器學習感興趣的初學者
● 希望了解生成式 AI 應用的非技術背景人士
2. 大語言模型介紹
這堂課程深入講解大語言模型的工作原理、訓練方法和應用場景，如 GPT-3 等。課程涵蓋了大語言模型的架構和實際應用，並提供了實驗和實踐機會，讓學習者了解這些模型如何處理和生成自然語言文本。
▍適合人群：
● 有一定編程基礎的學習者
● 對自然語言處理（NLP）和大語言模型有興趣的人
3. 負責任的 AI 介紹
這堂課程聚焦於 AI 開發和應用中的倫理問題，包括公平性、透明性和可解釋性等。課程強調 AI 的責任和道德考量，提供實例和指導原則，幫助學習者理解如何在 AI 開發中考慮道德問題。
▍適合人群：
● AI 研究人員和開發者
● 希望了解 AI 道德和社會影響的專業人士
4. 影像生成介紹
這堂課程講解影像生成技術，包括生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等。課程結合實際案例和技術細節，讓學習者深入了解影像生成的基本原理和應用。
▍適合人群：
● 對計算機視覺和影像處理有興趣的學習者
● 希望應用生成技術於實際項目的人
5. 編碼器-解碼器架構
這堂課程介紹編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構在機器翻譯和文本生成中的應用。課程深入解析編碼器-解碼器模型的結構和工作原理，並提供實驗指導，讓學習者掌握該架構在不同 AI 任務中的應用。
▍適合人群：
● 有一定機器學習基礎的學習者
● 對 NLP 和序列到序列模型有興趣的人
6. 注意力機制
這堂課程講解注意力機制的概念和應用，包括自注意力和多頭注意力等技術。課程詳盡解釋注意力機制的數學原理和實際應用，並展示其在各種 AI 任務中的作用，幫助學習者深入了解注意力機制如何提升模型性能。
▍適合人群：
● 有機器學習和深度學習基礎的學習者
● 對理解複雜技術有興趣的人
7. 變換器模型和 BERT 模型
這堂課程介紹變換器（Transformer）模型及其衍生模型 BERT，在自然語言處理中的應用。課程深入講解變換器模型的架構和 BERT 的訓練方法，並提供實際案例分析，讓學習者全面掌握這些模型的應用技巧。
▍適合人群：
● 對變換器技術和 NLP 領域有深入了解需求的學習者
● 從事 NLP 研究或開發的人士
8. 建立圖像標題模型
這堂課程講解如何構建能夠為圖像生成標題的模型，結合 CNN 和 RNN 技術。課程涵蓋圖像處理和自然語言生成的交叉領域，提供從數據準備到模型訓練的全流程指南，讓學習者全面了解圖像標題生成的技術。
▍適合人群：
● 對圖像處理和文本生成有興趣的學習者
● 希望實現圖像標題生成應用的人士
這 8 堂 Google 免費 AI 課程為學習者提供了豐富的學習資源，無論是初學者還是有一定基礎的專業人士，都能找到適合自己的內容。通過這些課程，你將能夠更好地理解和應用 AI 技術，提升自身的技術水平，應對未來的挑戰。立即加入學習行列，掌握最新的 AI 知識，開啟你的智能時代！
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【機器學習2021】自督導式學習 (Self-supervised Learning) (三) – BERT的奇聞軼事
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ChatGPT之外，要知道這7個最新的AI工具
如果你已經熟悉ChatGPT，除了ChatGPT外其實現在有更多的AI工具，可以幫助你職場或是生活更便利，以下7個也是最新的AI工具，你可要留意一下喔！
１．Hugging Face Transformers： Hugging Face 提供了一個名為 Transformers 的庫，其中包含了各種最新的自然語言處理模型，如BERT、GPT、RoBERTa等。你可以使用這些模型來進行文本分類、生成等任務。
２．BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)： BERT是由Google開發的自然語言處理模型，以預訓練方式提供了強大的文本表示，可用於多種NLP任務。
３．XLNet： 由Google和CMU（卡內基梅隆大學）合作開發的模型，結合了Transformer和自迴歸模型，用於自然語言處理任務。
４．PyTorch和TensorFlow： 這兩個是最流行的深度學習框架，提供了豐富的工具和函式庫，用於構建和訓練各種AI模型。
５．Microsoft Azure Cognitive Services： Azure提供了一系列認知服務，包括語音識別、視覺分析、自然語言處理等，開發人員可以利用這些服務輕鬆集成AI功能到自己的應用程序中。
６．IBM Watson： IBM的Watson提供了一系列強大的認知計算服務，包括自然語言理解、機器學習、視覺識別等。
７．Facebook AI Research (FAIR)： Facebook的AI研究部門持續發布一些開源工具和模型，用於促進AI研究和應用。
以上ＡＩ工具分享給大家參考！
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04/16 00:00
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【機器學習2021】自督導式學習 (Self-supervised Learning) (二) – BERT簡介
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