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webSite/content/news/what-is-generative-ai.md

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 descrption: "生成式AI 是什麼?"
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  生成式人工智慧有許多用例可以使我們的工作方式受益，例如加快內容建立過程或減少為調查或電子郵件製定初始大綱所需的工作量。但生成式人工智慧也有局限性，如果不受監管，可能會引起擔憂。
  
+ ### 課程推薦: 生成式人工智慧導論
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+* [生成式人工智慧導論](https://course.ntu.edu.tw/courses/112-2/74774) 
+* 生成式人工智慧基本概念。近年來，生成式人工智慧在各行各業中得到廣泛討論。本課程將從機器學習的基本概念出發，說明何謂生成式人工智慧，並探討其所面臨的獨特挑戰。
+* 文字生成技術。大型語言模型如ChatGPT和Bard已經逐漸融入我們的生活和工作中。本課程將解析這些模型如何通過網路上的大量資料進行學習，以及如何學會理解和回應人類的指令。我們還將探討如何利用現有的大型語言模型工具來創建自己的人工智慧應用，並且體驗如何訓練自己的模型。
+* 優化生成式人工智慧的性能。通過適當的指令（Prompt）來引導大型語言模型是實現高效生成的關鍵。本課程將介紹如何通過不同的指令策略來提升模型的能力，並探討如何利用反思技術來獲得更準確的答案。
+* 工具與生成式人工智慧的結合。生成式人工智慧能夠結合搜尋引擎、計算機等多種工具來增強其性能。本課程將探討工具的使用如何影響生成式人工智慧的效能。
+* 生成式人工智慧的道德與挑戰。隨著生成式人工智慧的普及，其帶來的道德議題也越來越受到關注。本課程將探討人工智慧可能產生的偏見、歧視以及如何自動檢測人工智慧生成的文本和語音等相關議題，並討論如何針對這些問題提出解決方案。
+* 語音生成技術。現代的語音合成技術已經達到了非常擬真的程度，能夠模仿不同人的聲音並具有自然的抑揚頓挫。本課程將深入解析這些技術的工作原理，並展示一些實際的應用例子。
+* 視覺生成技術。視覺生成模型如DALL-E已在廣告創作等應用中開始發揮作用，本課程將說明模型學習繪圖的原理，展示一些實際的應用案例，並體驗客製化自己的視覺生成模型。
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  ### 對生成式人工智慧的擔憂
  
  生成式人工智慧的流行伴隨著道德、濫用和品質控制方面的擔憂。由於生成式人工智慧是根據現有來源（包括網路上未經驗證的來源）進行訓練的，因此它可能會提供誤導性、不準確和虛假的資訊。即使提供了來源，該來源也可能包含不正確的資訊或可能被錯誤連結。