技術PM的AI實驗室
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技術PM的AI實驗室，是以輕鬆的角度深入簡出的探討各種生成式AI工具的使用。無論你是想理解AI到底是怎麼運作的? 想知道有那些好用的生成式AI工具? 或者是對AI繪圖有興趣的，都歡迎加入我們的AI實驗室一起輕鬆地玩耍，我們邊玩邊學，學習跟AI一起共創新的可能。
Top 5
SDXL Turbo主打可以1 step就產生一定品質的圖片 (圖片品質比SDXL甚至SD 1.5還要低)，完全是以速度取勝，那麼SDXL Turbo這個技術代表的是怎樣的突破呢? 究竟秒出圖的技術能夠有什麼實際的應用呢? 這就是我們這篇想要探討的。
SDXL Turbo主打可以1 step就產生一定品質的圖片 (圖片品質比SDXL甚至SD 1.5還要低)，完全是以速度取勝，那麼SDXL Turbo這個技術代表的是怎樣的突破呢? 究竟秒出圖的技術能夠有什麼實際的應用呢? 這就是我們這篇想要探討的。
這篇文章會跟大家介紹，為什麼我覺得ChatGPT的多模態輸入輸出其實是最重要的一個功能之一，讓AI往成為真正人工智慧代理人的路上前進了一大步，我們也會稍微探討(想像)一下，所謂的理想的AI載具到底應該是怎樣的?
這篇文章會跟大家介紹，為什麼我覺得ChatGPT的多模態輸入輸出其實是最重要的一個功能之一，讓AI往成為真正人工智慧代理人的路上前進了一大步，我們也會稍微探討(想像)一下，所謂的理想的AI載具到底應該是怎樣的?
本篇文章是 以ChatGPT翻譯華頓商學院教授Ethan Mollick的文章，並且稍微加上修飾而來的，是一篇相當好的該如何使用AI的引言，分享給各位。
我們學到的就是，只要使用AI，你就會學會如何使用AI。你只需大量使用AI，直到你弄清楚它的優點和缺點，就可以成為你領域的AI應用專家。
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本篇文章是翻譯自 AI大神 吳恩達 Andrew Ng 的電子信件，吳恩達是史丹福大學計算機科學系和電氣工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智慧實驗室主任。他與達芙妮·科勒一起創建了在線教育平台Coursera。本篇文章吳恩達談到AI與邊緣運算。
本篇文章是翻譯自 AI大神 吳恩達 Andrew Ng 的電子信件，吳恩達是史丹福大學計算機科學系和電氣工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智慧實驗室主任。他與達芙妮·科勒一起創建了在線教育平台Coursera。本篇文章吳恩達談到AI與邊緣運算。
本篇文章是筆者近期聽過的一篇非常好的Podcast，為了想要記錄下來於是找了Podcast Note並且配合ChatGPT進行翻譯，想要聽Podcast或是參考原文的請看這邊。
本篇文章從神經心理學上面探討如何增強你的意志力跟監韌性，我覺得非常值得參考，分享給大家。
如何增強你的意志力和堅韌
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如何增強你的意志力和堅韌
ChatGPT背後的技術 大型語言模型 是否與我們前面介紹的神經網路相同呢? 答案是不同的，這也是我們想要進一步探討了解的課題。今天會先解釋什麼是語言模型，想要做到的是哪些事情。
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今天要介紹的是一款免費好用的AI圖片放大器。 這款AI圖片放大器不但是完全免費的，而且好心人士還編譯了Windows/Linux/MacOS等各種版本，讓大家可以直接一鍵下載安裝，可是說是非常的佛心。
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2023年才到三月為止，VC投入生成式AI的市場的估值就已經超越了前兩年的總和，可以想見整年下來絕對是一個數量級以上的差異。難道AI是這兩年才發明出來的嗎? 為什麼忽然之間全世界都在關注AI呢? 這就是我們這邊文章想要探討的，究竟AI發展到現在是否有什麼突破? 為什麼大家開始關注起AI。
2023年才到三月為止，VC投入生成式AI的市場的估值就已經超越了前兩年的總和，可以想見整年下來絕對是一個數量級以上的差異。難道AI是這兩年才發明出來的嗎? 為什麼忽然之間全世界都在關注AI呢? 這就是我們這邊文章想要探討的，究竟AI發展到現在是否有什麼突破? 為什麼大家開始關注起AI。
我們這篇文章的目的是希望透過了解Code Interpreter的原理是什麼，進而去理解Code Interpreter的能耐，再透過理解這個工具可以做到什麼，來反思我們該把那些工作交給這個全新的AI應用工具，重點是那些功能是過去做不到但是現在能夠做到的了?
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我們曾討論過，AI的工具這麼多，我們該學習那些? 今天我們要談的，其實只是一個心態，就是希望各位不用恐懼也不用急著去學一大堆的AI工具，甚至我們覺得，時常有人討論到的AI溝通師 prompt engineer 為什麼我們不認為長期來說是一個好的職業鑽研方向。
我們曾討論過，AI的工具這麼多，我們該學習那些? 今天我們要談的，其實只是一個心態，就是希望各位不用恐懼也不用急著去學一大堆的AI工具，甚至我們覺得，時常有人討論到的AI溝通師 prompt engineer 為什麼我們不認為長期來說是一個好的職業鑽研方向。
這篇文章會跟各位解說如何利用Stable Diffusion生成有各人風格的QR Code並且實際可掃，這是一篇進階教學文章，需要有使用Stable diffusion以及Controlnet經驗的人才能順暢的閱讀並且使用。
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生成式AI工具越來越多，有很多跟生成式AI繪圖工具相關的產品不斷冒出，那麼再往進階一些方向去，大家會想到的應該就是海報跟商業攝影之類的，也確實有一些網站開始打著即刻靠著生成式AI產出專業等級的商業攝影，今天我們這邊就跟大家一起實測一下，這其中最有名氣的 Flair.ai 是否能夠替你產出專業的海報。
生成式AI工具越來越多，有很多跟生成式AI繪圖工具相關的產品不斷冒出，那麼再往進階一些方向去，大家會想到的應該就是海報跟商業攝影之類的，也確實有一些網站開始打著即刻靠著生成式AI產出專業等級的商業攝影，今天我們這邊就跟大家一起實測一下，這其中最有名氣的 Flair.ai 是否能夠替你產出專業的海報。
在我們的上一篇文章，我們把神經網路的架構用簡化再簡化的方式來說明，本篇文章我們會說明神經網路怎麼透過很多輸入資料來調整神經網路裡面的權重跟誤差值，藉由得到接近完美個權重跟誤差值，來做到學習的效果
在我們的上一篇文章，我們把神經網路的架構用簡化再簡化的方式來說明，本篇文章我們會說明神經網路怎麼透過很多輸入資料來調整神經網路裡面的權重跟誤差值，藉由得到接近完美個權重跟誤差值，來做到學習的效果
上篇文章我們解說到了神經網路的基本架構包含了輸入層，輸出層，還有中間的隱藏層，也說明了這是一個把輸入資料拆解出特徵然後依照特徵做判斷的過程。究竟每一層的神經網路，如何影響下一層的神經網路可以辨識出特徵呢? 這些中間的線條(連結)到底是什麼意義呢? 這就是這一篇要告訴你的。
上篇文章我們解說到了神經網路的基本架構包含了輸入層，輸出層，還有中間的隱藏層，也說明了這是一個把輸入資料拆解出特徵然後依照特徵做判斷的過程。究竟每一層的神經網路，如何影響下一層的神經網路可以辨識出特徵呢? 這些中間的線條(連結)到底是什麼意義呢? 這就是這一篇要告訴你的。
在我的上一篇文章中，我們提到了人工智慧 & 機器學習 & 深度學習跟神經網路的關係，我們也了解到了所謂的深度學習是一種基於神經網路上的機器學習方法。那麼神經網路到底是什麼呢? 我們上一篇文章裡面提到的神經網路的層Layer究竟是什麼呢? 到底為什麼神經網路需要這麼多的神經元(Neurons)跟層數呢
在我的上一篇文章中，我們提到了人工智慧 & 機器學習 & 深度學習跟神經網路的關係，我們也了解到了所謂的深度學習是一種基於神經網路上的機器學習方法。那麼神經網路到底是什麼呢? 我們上一篇文章裡面提到的神經網路的層Layer究竟是什麼呢? 到底為什麼神經網路需要這麼多的神經元(Neurons)跟層數呢
我們這個系列就是希望以非常科普的角度來解釋人工智慧。本篇要釐清人工智慧(AI: Artificial Intelligence)，機器學習 Machine Learning, 深度學習Deep Learning，另外還有類神經網路，到底互相是什麼關係呢?
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在這篇示範裡面，我將教你如何利用AI繪圖工具Stable Diffusion產生出自己的一整套塔羅牌排組，而且這整套牌組還是套用上自己Training的LORA的，也就是塔羅牌的主角都可以是你或是你身邊的人(或是你的偶像明星)，一旦掌握訣竅，用這篇的方法一天以內就可以完成這個工作。
在這篇示範裡面，我將教你如何利用AI繪圖工具Stable Diffusion產生出自己的一整套塔羅牌排組，而且這整套牌組還是套用上自己Training的LORA的，也就是塔羅牌的主角都可以是你或是你身邊的人(或是你的偶像明星)，一旦掌握訣竅，用這篇的方法一天以內就可以完成這個工作。
我們要來實測的就是Microsoft Designer 這套工具，利用生成式AI來協助你產生各種設計類作品，是針對著Canva 這類現有設計類網站而來的，到底Microsoft Designer 好用嗎? 是否可以幫上你的忙呢? 我們今天就用辦公室應用的場景來發想，實際上操作看看，看MS Desig
我們要來實測的就是Microsoft Designer 這套工具，利用生成式AI來協助你產生各種設計類作品，是針對著Canva 這類現有設計類網站而來的，到底Microsoft Designer 好用嗎? 是否可以幫上你的忙呢? 我們今天就用辦公室應用的場景來發想，實際上操作看看，看MS Desig
今天我這邊提供大家一個方法，讓大家可以自己成為這些AI繪圖的主角，也就是在AI裡面建立屬於你自己個人的模型。Stable Diffusion比較少這部分的教學，是因為這部分的訓練的確比較有一些技術的門檻，我這邊會嘗試用比較簡單的方式讓大家可以一個步驟一個步驟照著做，就能夠達到我們想要達到的結果。
今天我這邊提供大家一個方法，讓大家可以自己成為這些AI繪圖的主角，也就是在AI裡面建立屬於你自己個人的模型。Stable Diffusion比較少這部分的教學，是因為這部分的訓練的確比較有一些技術的門檻，我這邊會嘗試用比較簡單的方式讓大家可以一個步驟一個步驟照著做，就能夠達到我們想要達到的結果。
我們介紹過很多AI繪圖工具，但是究竟哪一個AI繪圖工具最能理解你的描述呢? 我們決定直接拿一模一樣的輸入(Prompt)餵給各種工具，讓我們來看看會得到怎樣的結果，就知道哪個AI工具最能聽懂人話，請看這篇的分析與實測。
我們介紹過很多AI繪圖工具，但是究竟哪一個AI繪圖工具最能理解你的描述呢? 我們決定直接拿一模一樣的輸入(Prompt)餵給各種工具，讓我們來看看會得到怎樣的結果，就知道哪個AI工具最能聽懂人話，請看這篇的分析與實測。
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我們學到的就是，只要使用AI，你就會學會如何使用AI。你只需大量使用AI，直到你弄清楚它的優點和缺點，就可以成為你領域的AI應用專家。
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2023年才到三月為止，VC投入生成式AI的市場的估值就已經超越了前兩年的總和，可以想見整年下來絕對是一個數量級以上的差異。難道AI是這兩年才發明出來的嗎? 為什麼忽然之間全世界都在關注AI呢? 這就是我們這邊文章想要探討的，究竟AI發展到現在是否有什麼突破? 為什麼大家開始關注起AI。
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我們這篇文章的目的是希望透過了解Code Interpreter的原理是什麼，進而去理解Code Interpreter的能耐，再透過理解這個工具可以做到什麼，來反思我們該把那些工作交給這個全新的AI應用工具，重點是那些功能是過去做不到但是現在能夠做到的了?
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生成式AI工具越來越多，有很多跟生成式AI繪圖工具相關的產品不斷冒出，那麼再往進階一些方向去，大家會想到的應該就是海報跟商業攝影之類的，也確實有一些網站開始打著即刻靠著生成式AI產出專業等級的商業攝影，今天我們這邊就跟大家一起實測一下，這其中最有名氣的 Flair.ai 是否能夠替你產出專業的海報。
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在我的上一篇文章中，我們提到了人工智慧 & 機器學習 & 深度學習跟神經網路的關係，我們也了解到了所謂的深度學習是一種基於神經網路上的機器學習方法。那麼神經網路到底是什麼呢? 我們上一篇文章裡面提到的神經網路的層Layer究竟是什麼呢? 到底為什麼神經網路需要這麼多的神經元(Neurons)跟層數呢
在我的上一篇文章中，我們提到了人工智慧 & 機器學習 & 深度學習跟神經網路的關係，我們也了解到了所謂的深度學習是一種基於神經網路上的機器學習方法。那麼神經網路到底是什麼呢? 我們上一篇文章裡面提到的神經網路的層Layer究竟是什麼呢? 到底為什麼神經網路需要這麼多的神經元(Neurons)跟層數呢
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在這篇示範裡面，我將教你如何利用AI繪圖工具Stable Diffusion產生出自己的一整套塔羅牌排組，而且這整套牌組還是套用上自己Training的LORA的，也就是塔羅牌的主角都可以是你或是你身邊的人(或是你的偶像明星)，一旦掌握訣竅，用這篇的方法一天以內就可以完成這個工作。
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今天我這邊提供大家一個方法，讓大家可以自己成為這些AI繪圖的主角，也就是在AI裡面建立屬於你自己個人的模型。Stable Diffusion比較少這部分的教學，是因為這部分的訓練的確比較有一些技術的門檻，我這邊會嘗試用比較簡單的方式讓大家可以一個步驟一個步驟照著做，就能夠達到我們想要達到的結果。
今天我這邊提供大家一個方法，讓大家可以自己成為這些AI繪圖的主角，也就是在AI裡面建立屬於你自己個人的模型。Stable Diffusion比較少這部分的教學，是因為這部分的訓練的確比較有一些技術的門檻，我這邊會嘗試用比較簡單的方式讓大家可以一個步驟一個步驟照著做，就能夠達到我們想要達到的結果。
我們介紹過很多AI繪圖工具，但是究竟哪一個AI繪圖工具最能理解你的描述呢? 我們決定直接拿一模一樣的輸入(Prompt)餵給各種工具，讓我們來看看會得到怎樣的結果，就知道哪個AI工具最能聽懂人話，請看這篇的分析與實測。
我們介紹過很多AI繪圖工具，但是究竟哪一個AI繪圖工具最能理解你的描述呢? 我們決定直接拿一模一樣的輸入(Prompt)餵給各種工具，讓我們來看看會得到怎樣的結果，就知道哪個AI工具最能聽懂人話，請看這篇的分析與實測。