Ai相關

ChatGPT 很強，但它會胡說八道，而且不知道你公司的機密。本篇將介紹當今企業最熱門的 AI 技術：RAG (檢索增強生成)，並透過 Python 帶你親手打造一個 Mini RAG 系統！

高準確率的模型往往伴隨著「黑盒子」的代價。本篇將介紹 XAI (可解釋 AI) 領域的三大神兵利器：LIME、SHAP 與 CFE，並親手用 SHAP 撬開鐵達尼號隨機森林模型的腦袋！

徹底終結 Policy Gradient 的不穩定！本篇將介紹 OpenAI 提出的 PPO 演算法，它是當代強化學習的霸主，更是訓練 ChatGPT (RLHF) 的核心基石。我們將使用 Stable-Baselines3 快速實作。

DQN 雖然強大，但無法處理連續動作且決策過於死板。本文將介紹 Policy Gradient (策略梯度)，這是一種直接學習動作機率的方法，也是現代 LLM (如 ChatGPT) 訓練的核心演算法。

面對圍棋海量狀態，傳統表格已無法負擔。本文將介紹 DQN 如何結合神經網路，透過經驗回放與目標網路技術，征服複雜的遊戲世界。

這不是考試，是一場生存遊戲。本文將介紹強化學習的核心組件與經典的 Q-Learning 演算法，看看 AI 如何透過「獎勵與懲罰」學會尋寶。

從 GAN 到 VAE，生成模型的霸主終於換人。本文將揭開 Diffusion Model 的神秘面紗，探索 AI 如何從純雜訊中「無中生有」畫出高品質影像。

除了 GAN 的對抗，還能怎麼生成？本文將介紹 AutoEncoder 的壓縮原理與 VAE 的機率生成魔法，探索如何透過潛在空間實現平滑的影像變形。

從判斷到創造，GAN 開啟了 AI 生成的新時代。本文將深入解析生成器與判別器的博弈邏輯，並透過手寫數字實戰 GAN 的訓練過程。