5513 - 生成式AI：文字與圖像生成的原理與實務

Generative AI: Text and Image Synthesis Principles and Practice

教育目標 Course Target

1. 理解生成式 AI 的核心技術，包括神經網路、GAN、Transformer、大型語言模型、RAG、AI Agents、Diffusion Models 等。
2. 實際運用各種工具和框架，例如 OpenAI API、LangChain、AutoGen、HuggingFace、Fooocus，打造多樣的生成式 AI 應用。
3. 探討生成式 AI 的社會與倫理挑戰，從技術層面與實務層面提出創新解決方案。
4. 完成期末專題，整合所學內容，設計並展示一個實用的生成式 AI 系統。

1. Understand the core technologies of generative AI, including neural networks, GANs, Transformers, large language models, RAGs, AI Agents, Diffusion Models, etc.
2. In actual use of various tools and frameworks, such as OpenAI API, LangChain, AutoGen, HuggingFace, and Focus, to create a variety of generative AI applications.
3. Explore the social and ethical challenges of generative AI, and propose innovative solutions from the technical and practical aspects.
4. Complete the final topic, integrate the learned content, design and present a practical generative AI system.

參考書目 Reference Books

主要是上課講義，其餘參考資料於課程中介紹

Mainly speaking, the reference information is included in the course in the course

評分方式 Grading

評分項目
Grading Method		 配分比例
Percentage		 說明
Description
作業及反思
Work and reflection
 75 每次作業繳交時間在兩週內，每次作業滿分為 10 分。歡迎同學運用大型語言模型協助，但只能寫出下一次 prompt 就生得出結果水準的作業，得分最高 3 分。
期末專案
Final period project
 20 每個人需完成一個生成式 AI 應用專案。期末分享採研討會模式，以投稿方式參與，獲選同學參加期末專案分享，並有額外加分。
上課參與
Participate in class
 5 非常鼓勵同學在「直播」時間參與課程，另外上課互動、參與討論等等，皆會列入考量。

授課大綱 Course Plan

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課程資訊 Course Information

基本資料 Basic Information
  • 課程代碼 Course Code: 5513
  • 學分 Credit: 0-3
  • 上課時間 Course Time:
    Tuesday/8,9,10[遠距課程]
  • 授課教師 Teacher:
    蔡炎龍/何立智
  • 修課班級 Class:
    共選修碩博1,2
  • 選課備註 Memo:
    教育部補助臺灣大專院校人工智慧學程聯盟，開設學校：政治大學，同步遠距上課時間：16:00-19:00。
選課狀態 Enrollment Status
目前選課人數 Current Enrollment: 19 人
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交換生/外籍生選課登記

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