國立臺灣大學電機工程學系／李宏毅 教授
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本課程專為想從零開始建立AI基礎的學習者設計，內容不僅涵蓋生成式AI原理，更將機器學習與深度學習的核心觀念有機整合。課程特色在於概念與實作並重，除了深入淺出地解析大型語言模型的（LLM）運作機制與誕生過程，還包含如RAG系統實作、防禦惡意提示攻擊、微調預訓練模型及增強式學習等前沿議題。此外，課程亦延伸至影像與聲音的生成策略。透過本課程，學習者將從單純的AI使用者轉變為理解背後技術邏輯的專業人才。無論是想掌握AI基礎概念的初學者，還是希望強化實作能力的開發者，這門課都是踏入AI領域的首選引路人。
一、生成式AI 的應用與代理人。
二、深入拆解大型語言模型內部機制。
三、機器學習與訓練核心原理。
四、進階模型優化與多模態技術。
掌握大型語言模型的核心運作邏輯，從底層的神經網路結構到如何打造一個專屬AI。不僅能學會精準的提示工程（Prompt Engineering）與檢索增強生成（RAG），還能深入理解模型如何透過微調與增強式學習進行優化。此外，課程涵蓋了AI安全議題、語音生成以及擴散模型原理，完整建立生成式AI系統的開發、防禦與評估能力。
活動詳情：https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840