《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习

GenAI 全称 Generative AI，即生成式 AI。它是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 生成式 AI 为游戏、娱乐和产品设计等应用提供了新颖且有创意的解决方案，如自动写作、虚拟现实、音乐创作等，甚至协助科学研究开辟了新的可能性。目前典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 虽然生成式 AI 是一种非常强大的技术，能够应用于诸多专业领域，但在数据处理过程中存在多重潜在合规风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。 利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content），AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。在公众传播层面，GenAI 是相对科学的表述，涵盖了 LLM 和 AIGC 等概念。

以下是关于《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程的相关内容： 课程介绍： 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 学习目标： 通过本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。 学习内容： 1. 什么是生成式 AI：包括定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 第 1 讲：生成式 AI 是什么 1. 定义：机器产生复杂有结构的物件。 2. AI 和 AGI 的关系：涉及机器学习、深度学习、类神经网络等。 3. 以 ChatGPT 等为例讲解，如 ChatGPT 是文字接龙，语言模型将复杂问题变成分类问题，生成策略采用回归等。 学习资源： 教材为《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。

学习生成式 AI 通常需要以下基础： 1. 数学基础：包括线性代数、概率论、统计学等，这些知识对于理解模型的原理和算法很重要。 2. 编程基础：熟练掌握一种编程语言，如 Python，以便能够实现和操作相关的模型和算法。 3. 机器学习基础：了解监督学习、强化学习、无监督学习等基本概念和方法，因为生成式 AI 与这些领域密切相关。 4. 自然语言处理基础：如果涉及文本生成，需要了解自然语言处理的基本概念，如词向量、语法分析等。 5. 深度学习基础：熟悉神经网络、深度神经网络的结构和训练方法。 6. 数据处理能力：能够收集、清洗、预处理和分析大量的数据。 在生成文本方面，大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语，这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。同时，为了有效地使用生成式人工智能，在流程的开始和结束时需要人工参与，人类要向生成模型输入提示才能让其创建内容，创造性的提示通常会产生创造性的输出。 例如，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，包括生成式 AI 的定义和分类、与判别式 AI 的区别、应用领域、生成式模型的结构和训练方法、评估指标、生成式对话的概念和系统架构等。通过学习此类课程，可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。

以下是为您推荐的生成式 AI 工具： 在教育领域： Grammarly：帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 Orchard（https://orchard.ink/）：协助学生提升写作能力。 Lex（https://lex.page/~）：辅助学生解决写作方面的问题。 Tome（https://beta.tome.app/）：协助创建演示文稿。 Beautiful.ai（https://www.beautiful.ai/）：帮助创建演示文稿。 了解更多关于。 在游戏领域： Runwayml.com（https://runwayml.com/）：是目前最成功的生成性 AI 工具之一，在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。 在音乐生成领域： Udio（https://www.udio.com/）：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 Suno AI（https://suno.com/）：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是生成式 AI 发展的一些里程碑： 1. 在客户服务领域，OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起了革命。基于大型语言模型的应用程序能以类似人类的方式处理并回答复杂问题，预计其在客户服务领域的融入将经历几个阶段，从人工监督下处理复杂查询，到更独立地处理大多数问题，最终几乎在每个用户旅程中提供支持，使客户服务部门成为灵活、数据驱动的组织，创造差异化的客户体验。 2. 在游戏领域，生成式人工智能的革命将彻底重塑用户生成内容，创造一个任何人都能构建游戏的世界，扩大游戏市场。从 UGC 游戏到人工智能驱动的 UGC 的演变预计会分两个阶段。 3. 在整体的人工智能领域，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定了基础。生成式 AI 由监督学习技术搭建，生成文本时会使用大语言模型，通过不断预测下一个词语来生成新的文本内容，这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。同时，强化学习与无监督学习也是 AI 领域的重要工具。

生成式模型和判别式模型在底层模式上存在普遍性和差异性。 生成式模型方面： 核心之一在于采用更高效的 token 化，language 或 code 作为 token 化的承载媒介，是人类认知推理、链接物理世界、抽象化表达的重要且广泛的概念化空间。 例如在 GAN 中，生成器不断生成逼真的假图像，与判别器互相博弈优化。 常见的生成式模型包括 GAN、Flowbased models（其在 AIGC 时代的作用未充分显现）、VAE（是 Stable Diffusion 模型的核心结构之一）等。 判别式模型方面： 在“判别侧”即模型输出“Y”侧对于生成式模型来说属于其子集，某种程度上不仅是“Y”，模型输入“X”侧及任务本身也属于生成式模型的子集。 通过学习台湾大学李宏毅教授的《生成式 AI 导论 2024》课程，可以更全面地了解生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景等内容，包括生成式模型的基本结构、训练方法、评估指标，生成式对话的概念、系统架构和关键技术，预训练语言模型的发展、优缺点及在生成式 AI 中的应用，以及生成式 AI 面临的挑战和未来发展趋势。

以下是一些值得学习的 AI 课程： 【野菩萨】的预习周课程，包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课，涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程，涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程，包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程，有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程，包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程，涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。

以下是关于 AI 软件测试的相关内容： 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： 1. Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 另外，在 Coze 官方教程中，搭建好第一个 AI Bot 后，配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期，可单击清除图标清除对话记录。

以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。

成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。

以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息： 1. DeepL（网站）： ，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）： ，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）： ，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）： ，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 此外，XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点，能提供沉浸式阅读和写作体验，支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容，如 Twitter、Discord 等，提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器，下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面，操作方便，还内置了 GPT 的聊天功能，可以随时提问。相关链接：

以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法： AI 搭建网站的工具： 1. Zyro 网址： 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址： 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法： 1. 明确目标和需求：确定您的网站目标，如个人博客、商业网站、在线商店等，并明确功能需求。 2. 考虑预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择符合您技术水平的工具，确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源，如教程、社区论坛等，帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具，您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是关于人工智能 2024 进展的综述： 一、技术与应用方面的进展 1. 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 2. 生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 3. AI 音频能力：带感情的 AI 配音基本成熟。 4. “全真 AI 颜值网红”：可以稳定输出视频并直播带货。 5. 游戏 AI NPC：有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 6. AI 男/女朋友聊天：记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 7. 实时生成的内容：开始在社交媒体内容、广告中出现。 8. AI Agent：有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 二、商业模式与硬件方面 1. AI 的商业模式：开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。 2. 可穿戴全天候 AI 硬件：层出不穷，虽然大多数不会成功。 三、国内外发展情况 1. 中国 AI：达到或超过 GPT4 水平。 2. 美国：出现 GPT5。 3. 世界：开始现“主权 AI”。 4. 华为昇腾生态：开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 四、相关问题与挑战 1. AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 2. AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 五、其他相关内容 1. 精选英文报告中添加了《》，135 页文档非常全面概述人工智能生成的内容，涵盖其基础、前沿、应用和社会影响。 2. 更新了 E2B 的。 3. 《》详细介绍了 108 种助于理解复杂概念、改善决策过程和提升问题解决技能的思维模型。 此外，红杉资本的观点认为： 1. AI 产品越来越契合市场的需要，如人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 实现了大量客户服务查询的自动化。 2. 生成式人工智能正在经历快速增长，第一年收入约 30 亿美元。 3. 存在 AI 的$200B 问题，即投资与回报的不平衡。 4. 预测 2024 年将是真正的 AI 应用从 Copilots 转变为人类 Agents 的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡从预训练转向推理。

2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在多个行业和领域的应用，如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考，推动大模型技术深入赋能实体经济，促进高质量发展。

以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议： 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IPAdpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。

2024 年世界人工智能大会在上海举办，展示了 500 家企业的 1500 项展品，突出了机器人和大模型技术。国产机器人和大模型在 AI 应用、人机交互和专业领域展现出巨大潜力，预示着 AI 技术正快速融入日常生活和各行各业。相关文章包括： 《》 《》 《世界人工智能大会》 《》 《》 《》 《》 《》

人工智能（AI）是一个广泛且深入的领域，涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科。对于初学者来说，了解 AI 的基本概念和原理是非常重要的。以下是一篇关于人工智能导论的文章： 人工智能导论 人工智能（AI）是一种机器基于人类设定的目标，利用机器和人类输入，进行预测、推荐或决策，从而影响真实或虚拟环境的系统。AI 系统使用模型推断来制定信息或行动方案。 AI 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是 AI 的一个重要分支，它使用算法为机器“学习”如何预测未知数据。深度学习是机器学习的一个子集，主要采用多层神经网络进行学习。自然语言处理则是 AI 的另一个重要分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。 学习 AI 需要掌握一定的数学和编程基础，如线性代数、概率论、Python 等。对于初学者来说，可以从在线课程和书籍开始学习，逐步掌握 AI 的基本概念和技能。同时，参加 AI 社区和会议，与其他 AI 爱好者交流和分享经验，也是提高自己 AI 水平的有效途径。 总的来说，AI 是一个充满挑战和机遇的领域，对于初学者来说，需要保持学习的热情和耐心，不断探索和实践，才能在 AI 领域取得成功。