iPAS-初級AI應用規劃師-鑑別式AI與生成式AI的整合應用（番外篇）
兩者的核心區別：
鑑別式 AI（Discriminative AI）負責判斷或分類輸入數據。生成式 AI（Generative AI）負責生成新數據。
兩者互相結合使用的情境：
生成對抗網路（GAN, Generative Adversarial Network）
GAN 是生成式 AI（Generator）與鑑別式 AI（Discriminator）結合的經典案例。
- 生成器（Generator）：負責生成新的數據（如假圖像）。
- 鑑別器（Discriminator）：負責判斷輸入數據是真實的還是生成的（分類任務）。
- 對抗訓練：兩個模型不斷進化，使生成的數據更加逼真。
NLP任務中的生成與鑑別結合
在自然語言處理（NLP）領域，GPT（生成）與 BERT（鑑別）可以互補使用。
- GPT（生成式 AI）：負責生成新文本，如 ChatGPT 自動寫作。
- BERT（鑑別式 AI）：負責分析文章，做情感分析、分類或過濾錯誤語法。
AI偵測假內容
隨著 Deepfake 技術發展，需要鑑別式 AI 來對抗生成式 AI。
- 生成式 AI：可以生成假新聞、假圖像（如 AI 換臉）。
- 鑑別式 AI：可以訓練模型來檢測這些偽造內容（如 AI 偵測 Deepfake）。
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本文討論了在AI時代下我們需要具備的職能，例如提問力、判斷力和專業能力。同時也提到了在使用AI時需要注意的事情，以及一些問答希望可以跟讀者有所互動與交流。另外作者也分享了自己使用AI工具的心得，並期待可以幫助初學者更快地瞭解如何應對AI的基礎邏輯。
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
與AI協作的時代來臨了！本篇文章中會提到一篇研究是關於生成式AI的限制，調查發現原來生成式AI對於業務問題竟然..? 以下會分享我與AI協作的流程和步驟給大家參考，也建議家中有國高中生的爸媽，要讓孩子對GPT有正確的認識與使用方式，AI協作的時代必會來臨，建立正確的觀念與使用很重要喔~
前言
在AI經歷數個冰河期後，終於在後疫情時代來到了一個技術高峰，而這個破冰者就是OPen AI(ChatGPT)，對於這個話題不管你是是正在接觸AI，對AI技術有些了解的人，抑或是專業領域上對於AI介入感到焦慮的人都希望可以文中得到收穫。
本文想分享一些個人對於AI的理解及對於LLM模型的一些
人工智慧（AI）的發展日新月異，其中生成式AI成為近年矚目的焦點之一。生成式AI不僅能夠模仿人類智能，更能夠創造全新的內容和想法。本文將深入探討生成式AI在影像領域的應用，包括其概念、原理、發展趨勢，以及一些嶄新的生成式AI公司和軟體。
在人工智慧（AI）領域中，生成式AI已經成為一個備受關注的分支，它不僅在創造性的工作中展現出強大的能力，還在各個領域中展現出潛在的應用價值。本文將從宏觀的角度出發，深入探討生成式AI的種類、概念、缺點、公司、訓練、發展趨勢以及原理，帶領讀者深入了解這個令人振奮的領域。
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