本篇介紹「降維（Dimensionality Reduction）」的核心概念、應用場景、常見方法與考題範例。
降維可將高維資料轉換為低維表示，保留關鍵資訊並降低運算成本，廣泛應用於特徵提取、視覺化、異常偵測與影像去噪。
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降維（Dimensionality Reduction）
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2025/05/28
NVIDIA 研究團隊於 2018 年 12 月推出 StyleGAN，一種基於風格控制的生成式對抗網路（GAN）。
特色：
· 產生高品質且真實的圖像。
·更好的可控性，使圖像生成更加靈活與精準。
· 風格轉移（Style Transfer）概念，改善生成圖像的真實感。
技術/架構：
2025/05/28
NVIDIA 研究團隊於 2018 年 12 月推出 StyleGAN，一種基於風格控制的生成式對抗網路（GAN）。
特色：
· 產生高品質且真實的圖像。
·更好的可控性，使圖像生成更加靈活與精準。
· 風格轉移（Style Transfer）概念，改善生成圖像的真實感。
技術/架構：
2025/05/25
以２０２５年初級與中級為例
1. 理論:
(1). 名詞定義,優缺點, 範圍廣 包含 模型 統計 資料 系統運作
(2). 模型內某階段的核心作法(基於)與功能目的應用情境與案例
(3). 屬於類似家族模型 或 同類型新舊技術的差異重點
2. 實務
(1).
2025/05/25
以２０２５年初級與中級為例
1. 理論:
(1). 名詞定義,優缺點, 範圍廣 包含 模型 統計 資料 系統運作
(2). 模型內某階段的核心作法(基於)與功能目的應用情境與案例
(3). 屬於類似家族模型 或 同類型新舊技術的差異重點
2. 實務
(1).
2025/05/21
AI應用規劃師
BERT雙向編碼器語言表徵模型, GPT 生成式預訓練轉換器
就以下幾個面向,重點說明相異之處:
家族; 功能/定位;來源公司;結構;預訓練 ;訓練方式/機制;資料輸入方式;架構/核心技術;優勢;缺點;後續發展(優化/演化/變種);應用情境/任務
2025/05/21
AI應用規劃師
BERT雙向編碼器語言表徵模型, GPT 生成式預訓練轉換器
就以下幾個面向,重點說明相異之處:
家族; 功能/定位;來源公司;結構;預訓練 ;訓練方式/機制;資料輸入方式;架構/核心技術;優勢;缺點;後續發展(優化/演化/變種);應用情境/任務