DeepLearning

世界西洋棋冠軍 Garry Kasparov分享了他在 1997 年與 IBM Deep Blue 比賽下棋卻輸給機器的故事。然而，他呼籲人們不要害怕被人工智能超越，而是要與機器合作，因為科技的進步將帶來更多力量。影片中提到了與人工智能共存的可能性，以及機器與人類各自的優勢。值得一看的影片！

Claude.ai生成文稿， DALL.E 生成圖像｜科技在不斷推進,但大自然的奧秘遠比我們想像的還要深奧。 角色介紹 小棕熊:"小熊"頑皮好動,對世界充滿無限好奇心 博士團隊:頂尖科學家,野心是複製動物本能 AI晶片:高智能人工智能,能夠解讀並複製生物基因密碼……

前幾周在ACCUPASS上尋找AI相關的演講，意外發現由台杉投資主辦，數位時代、INSIDE、台灣人工智慧學校、SEMI 國際半導體協會共同合辦的「洞見AI大未來論壇」，當然不是因為主辦人的名字看起來很酷炫，主要是因為"免費"（抱歉，在待業期一切要精打細算@@） 參加後，在此分享一些內容

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。

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。

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?

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。

上次我們在這篇裡面提到了如何讓ChatGPT產出更為精確的答案，實際上就是透過三大原則加上一個小提示，本偏要補充一些很實用的方式，可以讓各位即使是比較複雜的任務，也可以讓ChatGPT替你完成。