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本文最後由 smartlion 於 2025-6-16 11:15 編輯
如果您想瞭解AI是怎麼理解文句、文意？怎麼生成詩篇、文章？
這段台大老師的講課內容帶著您遊覽生成式AI背後的運作原理！
國中時我們都解過簡單的代數方程式，找出線性方程的係數（AI世界稱為參數）
機器學習則是用GPU算力，自動解出模型裡（通常是更複雜的非線性方程）上萬個維度的參數！
訓練資料（可以是是圖片或字詞⋯或半導體設備裡擷取出的感測器資料）「輸入」至模型中，
就可以利用GPU的超強算力，解出所需的「輸出」（如：生成圖形辨識、文章、或應用於半導體製造、研發應用上）
通常超強算力指的是深度機器學習技術（例如「類神經網路」、卷積神經網路⋯）
註釋1：
類神經網路又稱人工神經網絡，簡稱神經網路，在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網路的結構和功能的數學模型或計算模型，用於對函式進行估計或近似。神經網路由大量的類神經元聯結進行計算。大多數情況下類神經網路能在外界資訊的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗地講就是具備學習功能。
註釋2：
至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和迴圈神經網路已被應用在電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、音訊辨識與生物資訊學等領域並取得了極好的效果。
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發表於 2025-6-9 09:47:30
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發表於 2025-6-11 18:23:58