教學大綱 Syllabus

科目名稱：生成式 AI：文字與圖像生成的原理與實務

Course Name: Generative AI: Text and Image Synthesis Principles and Practice
  • 學年學期：112-2 Spring Semester, 2024
  • 科目代碼：701889001 Course No.701889001

修別：選

Type of Credit: Elective

3.0

學分數

Credit(s)

40

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details
  • 開課單位：應數三、應數四 Course Department:Mathematical Sciences/B/3&4
  • 授課老師：蔡炎龍 Instructor: TSAI YEN-LUNG
  • 先修科目：無Prerequisite(N/A)
  • 上課時間：二78E Session: tue16-19

課程簡介Course Description

本課是當今火紅的生程式 AI 課程，引領學生進入生成式人工智能的奇妙世界。這門課程不僅著眼於理論基礎，更注重實踐應用，讓學生通過實際操作深入理解生成式 AI 的核心概念和技術。

從探索神經網路的基本原理到剖析當下流行的 AI 技術如 ChatGPT 和 Diffusion Models，本課程涵蓋了生成式 AI 的各個面向。學生將有機會使用先進的工具和平台，例如 Google Colab 和 OpenAI API，來實踐課程中學到的知識，打造屬於自己的 AI 模型。

不僅如此，本課程還將深入探討生成式 AI 在各行各業的應用前景，激發學生對未來技術的想像力和創新思維。課程的後半部分專注於綜合項目，學生將有機會發揮所學，解決實際問題，或開發創新應用。

這

門課程適合對人工智能充滿好奇和熱情的學生，無論是初學者還是有一定基礎的學員，都能從中獲得豐富的學習體驗。每週的課程都圍繞著一個特定主題，從基礎理論到進階技術，逐步深入，並通過各種教學活動和作業，鼓勵學生積極參與和創新思考。

想象一下，你將學會如何利用 AI 生成引人入勝的文本，創造令人驚嘆的圖像，甚至開發出能夠與人類自然交流的聊天機器人。你將掌握最前沿的技術，為未來的科技創新做好準備。

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明

    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    這門課提供全面的生成式 AI 知識，並幫助他們在這一迅速發展的領域中建立堅實的基礎，從而為未來的進一步學習和職業發展奠定基石。學習目標如下:

    1. 理解生成式 AI 的基本原理與概念：

      • 掌握生成式 AI 的核心理論。
      • 理解神經網路、生成對抗網絡（GAN）、RNN 和 Transformers 等技術的基礎。

    2. 實際操作與實作經驗：

      • 透過 Google Colab 和 OpenAI API 等工具進行實作。
      • 完成文字生成和圖像生成的實際項目。

    3. 分析與評估 AI 技術的應用：

      • 學會如何評估不同 AI 模型的效能和應用場景。
      • 了解生成式 AI 在不同行業的應用潛力。

    4. 創新思維與問題解決能力：

      • 鼓勵創新思考，提出新的應用想法。
      • 培養解決實際問題的能力。

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    教學週次Course Week 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type

    第 1 週：課程介紹及 Colab 平台使用

    • 課程主題：為什麼要有生成式 AI? 如何用 Colab
    • 課程內容與指定閱讀：生成式 AI 的概述，Colab 的使用
    • 教學活動與作業：Colab 練習

    第 2 週：神經網路基礎

    • 課程主題：神經網路的基本概念。
    • 課程內容與指定閱讀：神經網路的結構和基本運作原理。
    • 教學活動與作業：使用Colab實作一個基本的神經網路。

    第 3 週：生成對抗網絡（GAN）

    • 課程主題：過去火紅的 GAN 和它在當今的地位。
    • 課程內容與指定閱讀：GAN 的原理，以及它為什麼不再是最流行的方法。
    • 教學活動與作業：分析一篇關於 GAN 的研究論文。

    第 4 週：文字生成 AI

    • 課程主題：文字生成 AI 的原理。
    • 課程內容與指定閱讀：不同類型的文字生成模型，及其原理和應用。
    • 教學活動與作業：使用《紅樓夢生成器》

    第 5 週：深入 RNN 和 Transformers

    • 課程主題：RNN 和 Transformers。
    • 課程內容與指定閱讀：RNN 和 Transformers 的比較，包括基礎矩陣知識。
    • 教學活動與作業：使用Colab實作一個簡單的 Transformer 模型。

    第 6 週：ChatGPT 的原理與問題

    • 課程主題：ChatGPT 的原理和其面臨的問題。
    • 課程內容與指定閱讀：探討ChatGPT的工作原理和常見問題。
    • 教學活動與作業：結構化使用 ChatGPT。

    第 7 週：實作 ChatGPT

    • 課程主題：用 OpenAI API 打造自己的 ChatGPT。
    • 課程內容與指定閱讀：如何使用 OpenAI API 來創建和定制 ChatGPT。
    • 教學活動與作業：使用 OpenAI API 創建一個簡單的聊天機器人。

    第 8 週：期中專案分享

    第 9 週：ChatGPT 的應用

    • 課程主題：ChatGPT 的潛在應用。
    • 課程內容與指定閱讀：探討 ChatGPT 在不同領域的應用實例。
    • 教學活動與作業：提出一個創新的 ChatGPT 應用案例。

    第 10 週：VAE

    • 課程主題：自編碼器和生圖原理
    • 課程內容與指定閱讀：介紹自編碼器原理及 VAE
    • 教學活動與作業：試用 AI 生成圖像

    第 11 週：Diffusion Models 原理

    • 課程主題：Diffusion Models 的原理。
    • 課程內容與指定閱讀：學習 Diffusion Models 的工作原理及其與其他生成模型的比較。
    • 教學活動與作業：HuggingFace 的 diffusers 套牛

    第 12 週：實作 Diffusion Models

    • 課程主題：使用 HuggingFace 的 diffusers 套件。
    • 課程內容與指定閱讀：如何使用 HuggingFace 的 diffusers 套件進行實作。
    • 教學活動與作業：使用 diffusers 套件實作一個基本的 Diffusion Model。

    第 13 週：圖像生成 AI

    • 課程主題：圖像生成 AI 的原理。
    • 課程內容與指定閱讀：CLIP 模型, 圖像生成 AI 的原理
    • 教學活動與作業：使用Colab實作一個簡單的圖像生成模型。

    第 14 週：Stable Diffusion 進階概念

    • 課程主題：Stable Diffusion 進階概念
    • 課程內容與指定閱讀：排程器是什麼? LoRA，ControlNet
    • 教學活動與作業：試用不同的排程器, 觀察有什麼差異

    第 15 週：生成式 AI 進階技巧

    • 課程主題：生成式 AI 進階技巧
    • 課程內容與指定閱讀：RAG 等進階技巧
    • 教學活動與作業：討論生成式 AI 應用技巧

    第 16 週：期末分享

     

    學生學習投入時間:

    每週課堂教學 3小時

    每週預習/複習 5小時

     

    授課方式Teaching Approach

    60%

    講述 Lecture

    20%

    討論 Discussion

    0%

    小組活動 Group activity

    20%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他： Others:

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

    1. 作業是最重要的, 佔 70%

    2. 期末專案佔 30%

    上課參與額外加分

    指定/參考書目Textbook & References

    已申請之圖書館指定參考書目 圖書館指定參考書查詢 |相關處理要點

    維護智慧財產權，務必使用正版書籍。 Respect Copyright.

    課程相關連結Course Related Links

    
            
    
        
    
        
    
        
    
            
    
                
                
    
                
    課程附件Course Attachments
    
            
    
            
    
                
                
      
                
    
            
    
        
    
    
    
    
    
        
    
            
            
    
                
                
    
                    課程進行中，使用智慧型手機、平板等隨身設備
                    To Use Smart Devices During the Class
                
    
                
    
                        
                            需經教師同意始得使用
                        
                        Approval
                
    
            
    
        
    
    
    
    
    
    
        
        
    
            
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