深度學習

1986 年，人工智慧的崛起，神經網路的出現。人工神經網路發展遭遇挑戰，直到 2006 年由Hinton提出限制玻爾茲曼機與深度信念網絡，重新點燃熱情。2018年，Hinton獲得圖靈獎。近年，Hinton持續關注AI帶來的危險，力促人們關注。

這個頻道將提供以下服務： 深入介紹各種Machine Learning技術 深入介紹各種Deep Learning技術 深入介紹各種Reinforcement Learning技術 深入介紹Probabilistic Graphical Model技術 不定時提供讀書筆記 讓我們一起在未

多模態資料與模型目前在人工智慧領域是主流話題之一。多模態對於醫學研究之所以重要，是因為它能夠提供疾病的全面觀點，從來自不同來源和類型的數據（如醫學影像、文字病歷、臨床數據與生理訊號等）結合起來，使得醫學偵測與診斷更加準確和全面。

大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。

AI 是人工智能 (Artificial Intelligence) 的縮寫。它指一種模擬、模仿人類智能的技術與系統。主要使機器能夠執行需要人類智慧才能完成的任務。應用於各領域，包括自動駕駛車輛、語音助手、推薦系統、金融分析、醫學診斷、工業自動化等。不僅可提高效率和準確性，還可解決複雜的問題和挑戰。

手寫書目卡不僅是一種閱讀記錄的工具。

2023年被世人稱做生成式AI世代的元年，各式各樣的AI工具不斷湧現，改變了人們的生活。本文將詳細介紹人工智慧和機器學習的相關知識，以及各種人工智慧和機器學習的實現方法。

陳秋君老師一直致力於在教學中尋找更有效的方法來啟發學生的學習熱情和潛力。她認為，單純地灌輸知識不足以培養學生的思辨能力和創造力。因此，她開始探索不同的學習方法，最終發現了費曼學習法的獨特優勢。

對於熱衷於語言科技的你， 大語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的發展無疑是一個革命性的進展。 從傳統的規則系統到基於深度學習的方法， LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。 這不僅是技術上的飛躍， 更是開啟了新的應用和可能性。 下面將介紹這一變革帶來的三大

我囚在鞍點上 平坦的大漠 盡頭在何方   好不容易產生擾動 看到了 是綠洲   砰！ 掉進了區域最小值 那阻礙前行的沙坑   趕緊增加資料量 跳出  跳出 離開  離開   終於 水源我來了 怎麼是海市蜃樓 又回到鞍點上   不斷重複 相信總有一天 會接