踏上生成式AI自學之路：從底層技術、程式實作到企業應用

序言

1從AI 到生成式AI
1-1 生成式AI 的演進
1-2 生成式AI 的應用
1-3 生成式AI 的挑戰

2生成式AI 先備知識
2-1 機器學習
2-2 深度學習
2-3 自然語言處理與理解
2-4 文字轉向量
2-5 大型語言模型
2-6 RNN 遞迴神經網路
2-7 LSTM 長短期記憶模型
2-8 GAN 生成對抗網路

3 Transformer 深入淺出
3-1 Transformer 簡介
3-2 Transformer 輸入
3-3 Transformer 編碼器
3-4 Transformer 解碼器
3-5 Transformer 輸出
3-6 Google Titans 模型
3-7 DeepSeek R1 模型

4提示工程
4-1 提示工程簡介
4-2 指令微調(Prompt-Tuning)
4-3 上下文學習(In-Context Learning)
4-4 大模型微調(Fine-Tuning)
4-5 思維鏈(Chain of Thought)
4-6 客製化指令

5實作檢索增強生成
5-1 前置作業
5-2 準備目標檔案
5-3 切割目標檔案
5-4 建立向量資料庫
5-5 檢索合適的回答
5-6 問答
5-7 聊天

6實作網站智能客服
6-1 工具準備
6-2 建立主機空間
6-3 建立網站
6-4 編輯網頁
6-5 網站上網
6-6 建立系統後端
6-7 建立系統前端

7企業導入生成式AI
7-1 人工智慧原則
7-2 企業面臨的挑戰
7-3 生成式AI 的導入流程
7-4 未來趨勢—AI 代理

結語