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title: AIGO線上課程筆記

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# AIGO線上培力課程影片學習
  

## 影片1:Python基礎-流程圖與選擇結構
![image](https://hackmd.io/_uploads/r1yWMdYi0.png)
**影片網址**:https://www.youtube.com/watch?v=ENX_TCGp1L8
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
     1.設計流程圖目的:為了輔助程式設計 
     2.流程圖常見符號:
     ![image](https://hackmd.io/_uploads/BJcdk2a8C.png)
     3.演算法特性:要包含(1)輸入input (2)輸出output (3)明確性definiteness (4)有效性effectiveness
     4.演算法三種控制流程結構--(1)循環結構 (2)選擇結構 (3)重複結構
     5.if
     ![image](https://hackmd.io/_uploads/rymM98AIA.png)
     6.巢狀if![image](https://hackmd.io/_uploads/Skj3j8CUR.png)
     ![image](https://hackmd.io/_uploads/Byqk2LCLC.png)
     7.python輸出小技巧: 
     若a為變數想在中間輸出--print('答案為%d'%(a))
::: 



***

## 影片2:Python基礎-運算子與運算式
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkspMuYjC.png)
**影片網址**https://www.youtube.com/watch?v=-1MMVAPzApU
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
     算數運算子進行的是數值計算類的運算，其得出的結果會是另外一個數值。 Python 中原生的算數運算子有以下這些：

* 加法： `a + b`
* 減法： `a - b`
* 乘法： `a * b`
* 實數除法： `a / b` （結果為浮點數）
* 整數除法： `a // b` （只取商數）
* 模除法： `a % b` （只取餘數）
* 取次方： `a ** b`
* 取正號： `+a`
* 取負號： `-a`

比較運算子進行的是大小比較的運算，其得出的結果會是一個布林值，表示這個大小關係是否成立。 Python 中原生的關係運算子有以下這些：

* 小於： `a < b`
* 小於等於： `a <= b`
* 等於： `a == b`
* 不等於： `a ！= b`
* 大於等於： `a >= b`
* 大於： `a > b`

<!-- [`==` 和 `is` 的差別](https://clay-atlas.com/blog/2020/08/04/python-cn-equal-is-difference/) -->


所有資料在電腦當中都是以二進制的形式儲存的，在某些時候，我們會需要直接操作到這些組成資料的位元，以位元為單位進行運算。在這種時候，我們就會需要用到位元運算子。 Python 中原生的位元運算子有以下這些：

* 位元且： `a & b`
* 位元或： `a | b`
* 位元互斥或： `a ^ b`
* 位元否： `~a`
* 左位移： `a << b`
* 右位移： `a >> b`
:::



:::warning
下列何者對於print( )函式的「%8.2f」格式碼描述有誤？
(A)輸出8個字元
(B)小數點算1個字元
(C)小數部分固定2個字元
(D)整數部分為6個字元
:::
>8 表示輸出的總寬度為 8 個字元，包括小數點、整數部分和小數部分
.2 表示輸出的小數部分固定為 2 個字元
f 表示以浮點數格式輸出

***

## 影片3:設計思考入門
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1rK7OKi0.png)
**影片網址**:https://www.youtube.com/watch?v=IiVjMsY6kRo
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. 為什麼需要設計思考:
  * 遇到一個問題,沒有現成解決方案 
  * 想買一種產品解決生活需要,卻遍尋不到 適用的 
  * 曾經想過「如果有一個,那就太方便/太棒了」
  2. 設計思考關鍵原則
  * 人本原則:將人放在第一位，確定不同人們的背景與想法
  * 模糊原則:創新的過程接受某種程度的不確定
  * 重新設計原則:世界上沒有東西皆一成不變的，所有事物皆可被推翻
  * 可視化原則:將想法概念具體化
  3. 設計思考五原則
* Empathy同理
  `鎖定目標` :鎖定一個對象 找一個場景 打一個痛點 解決一個問題 創造一種價值
  >![image](https://hackmd.io/_uploads/B1dMIY0L0.png)
  >Empathize問題集舉例:
      1.這個人是誰?(姓名、年齡、學校年級、職業)
      2.他們居住在哪裡?(城市、鄉村、郊區)
      3.他們的日常生活是怎樣的?(工作/學習、休閒 活動、社交生活)
      4.他們的家庭環境如何?(家庭成員、如何互動)
      5.他們有哪些興趣愛好?
      6.他們面臨的主要挑戰是什麼?(學習或工作中)
      7.他們的學習/工作風格為何?(視覺、聽覺、操作)
      8.他們曾使用哪些科技產品或服務?(手機、應用程 式、社交媒體)
      9.他們的健康狀況如何?
      10.他們的價值觀或信念為何?
      11.他們的未來規劃有哪些?(大學、職業目標)
      12.他們的財務狀況或購買力如何?
      13.他們在找何類型的產品/服務來改善生活或學習?
      14.他們對於新技術或產品的接受程度如何?
      15.他們希望通過產品或服務解決哪些具體問題?

* Define定義

   >撰寫Persona人物誌要點:**be SMART目標設定原則**:
    **Specific**----明確、可想像、有畫面
    **Measurable**--可衡量、最好有數字
    **Attainable**--可實現、有具體合理行動
    **Relevant**----與主題相關、能產生連結
    **Time-based**--有時限，有可能完成
    
  >**HMW**(How might we)開頭設計問句，了解用戶問題
 
* Ideate發想解方
  >**步驟**
  >Step 1:把所有可能的想法都寫下來 不追求精細,量更重要
 Step 2:把同類的想法貼在一起 進行歸納整理,找出脈絡
 Step 3:不要放棄某些想法
 
 
  >**Brainstorming互動原則**
  >1.不批判
  >2.多發想
  >3.多聯想
  4.不離題
  5.輪流說
  6.秀出來
  7.多是好

   >![image](https://hackmd.io/_uploads/BkncJcAUR.png)
   >**SCAMPER工具**:讓思考更有脈絡
  
* Prototype原型

  >**Storytelling故事版**:規劃演示用戶如何與產品互動,包括用戶的行為、產品反應和用戶的感受。這有助於團隊理解產品的使用流程和關鍵互動點。

* Test測試
   >三種驗證法
   >![image](https://hackmd.io/_uploads/S1_SbcCL0.png)
   >

:::warning
:warning:**發想注意事項**
1.接受過程中的不確定性
2.不斷反思,鼓勵團隊彼此激盪
3.重視原型和測試,擁抱迭代
:::

***


## 影片4:AI倫理-全產業面面觀
![image](https://hackmd.io/_uploads/H1dUEuFs0.png)

**影片連結**:https://www.youtube.com/watch?v=yc6DdXa3EWI
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. Code interpreter使用注意:須具備足夠下prompt能力
  2. 生成式AI
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/ry4aejAUR.png)
  3. 資料的運算量與算力的需求量大幅增加
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/rJ9fWsRU0.png)
  4. 生成式預訓練
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/SJe8-o0LR.png)
  5. 垂直領域專用模型增加
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/H1hEfoC8A.png)
  6. RNN循環神經網路+LSTM長短期記憶模型
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/HJTuziAIR.png)
  :exclamation:**忘記機制**:忽略不重要的資料
  
  
  7. Seq2Seq模型+Transformer
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1dvXoCU0.png)
  :exclamation:**注意力機制**:增加加權相關比重
  :exclamation:**自注意力機制**:增加資料的平行運算
  
  8. Chatgpt額外的訓練技術，增加獎勵模型與RLHF人類反饋增強式學習
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1N1Li0IA.png)
  
  9. 多模態基礎模型:同時處理文字、圖片、語音
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/rk7q8oAIR.png)
  10. GAN生成對抗網路
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/rki6Lo08A.png)
  11. 圖像模型發展歷程
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/SJ2Zvo0LR.png)
  :exclamation:擴散模型相較生成對抗網路具有難度較低、訓練速度較快、圖片失真度低的優勢
  12. Clip圖像模型原理:同時結合圖片、文字(實現多模態技術)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/HJ4jvi0UA.png)
  13. 多模態圖像成為模型基本配備
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/Sy9uuoCUC.png)
  14. Microsoft VS Google的AI布局
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/ryPutoAIC.png)
  15. AWS VS NVIDIA的AI布局(皆著重雲端)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/B1XCKj0UC.png)
  16. Hugging Face:AI開源軟件的社群
  17. OpenAI公司介紹
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/rk2j9sA80.png)
   * 非營利-->營利 / 開源---->非開源
   
  18. Anthropic公司介紹
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/BkKM3s0UA.png)

  * 注重AI倫理道德
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/r1NRjjRIR.png)
  * Claude AI聊天機器人採用的核心技術:AI憲法CAI
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/ryxF3iAIR.png)
  
  19. AI帶來的危機
  * 資訊正確性
  * 道德與法律的界線
  * 資訊落差
  * 8大風險
    ![image](https://hackmd.io/_uploads/Bk5E6jAI0.png)
  20. AI監管政策與不同國家施行的差異
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1zq6j08C.png)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/rkb6psC8C.png)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/ry3H0i0IA.png)
  :exclamation:**可解釋性技術**:有個運作邏輯，讓AI答覆錯誤時，能夠知道哪個環節錯誤
  21. Naunce 
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/HJadb2CLC.png)
:::
  

## 影片5(含9部影片): 113-教育部國教署微課程-隨機森林
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkTcEdYiC.png)
**影片連結**:https://www.youtube.com/watch?v=uELYnxqiwUA

:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. 機器學習:達到人工智慧的方式，且學習的方式是透過一筆一筆的資料得到函數的參數
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/BJR9020UC.png)

  2. 樣本Instance:機器學習的資料,線性學習往往以(x,y)成對表示
  3. 應變數/應變量 Dependent Variable: 就是y在統計學的說明
  4. 自變數/自變量 Independent Variable: 就是x在統計學的說明
  5. 類別Class/標籤Lable: y在機器學習中分類問題被稱為的名字
  6. 特徵Feature:x在機器學習中分類問題被稱為的名字
  7. 模型Modle:函式
  8. 訓練Train:決定模型裡的函數過程
  9. 決策樹Decision Tree:隨機森林的主要樹狀節構
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1ii6nC8A.png)
  10. 走訪Tree Traversal:隨著決策樹架構尋找資料的過程，以下舉例一個決策樹
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/B194RhAL0.png)
  11. 水平組合模型:把多個特徵依序傳入各個機器
  12. 垂直組合模型:把第一個模型的答案當第二個的....
  13. 集成學習/整體學習Ensemble learning:確保最後的複合模型會比單一的子模型好
* **裝袋法Bagging(Bootstrap+Aggregating)**: 可以想像成投票，對樣本進行抽樣
     * **Bootstrap**: 產生多個模型的一種方式，不假他人之手的取樣方法，不斷抽樣、標示，重新放回去，產生抽樣資料集
     * **Sampling With Replacement**:如上Bootstrap的"重新放回去"步驟
     
  >總結:
  >給訂有N個樣本的資料集，想訓練有m個子模型構成的集成學習模型
  >1. 將N個樣本的資料集重複抽樣N次產生一個抽樣資料集
  >2. 用此抽樣資料集訓練第一個機器學習的子模型 ，執行這個步驟m次
  >3. 如此會有m個抽樣資料集，以及產生對應的m個機器學習子模型
  >4. 要預測時，將x向量傳入每個子模型，產生y1一直到ym，投票得到結果
  >![image](https://hackmd.io/_uploads/SJ6e_pAIR.png)

* **提升法Boosting**:每個模型用來補足前幾個的弱點
     * **自適應提升法Adaptive Boosting/Ada boost**:透過調整權重的提升法 ex:把第一個模型增加一倍，再把資料重新給第二個模型，讓第二個模型更專注於第一次的錯誤
     * **梯度提升法Gradient Boosting/GBDT**
* **堆疊法Stacking**:換掉組合，沒投票步驟 
   >總結:
  >給訂一個有答案的訓練樣本集，每一個樣本集的其中一個樣本都是像量
  >![image](https://hackmd.io/_uploads/rJlf40CIA.png)
  >1. 將x,y如此的pair用來訓練第一個子模型，假如輸出有m個，輸出便是y1到ym
  >2. 再把剛剛的y1到ym丟到第二層的子模型，可以再隨便假設c個
  >且通常Stacking做到第二層即可
  >![image](https://hackmd.io/_uploads/SJ6e_pAIR.png)
  
  
  
  14. 隨機森林Random Forest: 把裝袋法演算法套用在決策樹上的一種集成學習，但還會對"特徵集"進行抽樣(與裝袋法不同，裝袋法只針對樣本進行取樣)
  >若子模型都過於相似，會破壞集成學習的目的，因此**新增f變數表示幾個特徵**，增加子決策樹的差異性
  >總結:
  >給訂有N個樣本的資料集，每個樣本有f個特徵，想訓練一個有m棵決策樹的隨機森林
  >1. 重複抽樣N次，產生一個抽樣資料集
  >2. 再用這個抽樣資料集訓練一棵決策樹
  >3. 在特徵上在做一次隨機取樣，從中間中找出最佳分支
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/Bk9e2C08C.png)
  
  15. 交叉驗證法Cross Validation:用來求集成模型子模型數量m個
  16. 無數的分類方法.....
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/Sy5DaRC8A.png)
 :::







## 影片6:AI音樂專題應用
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJ58Buti0.png)
**影片網址**:https://www.youtube.com/watch?v=F-I1DRRCmjo
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. 文字轉語音TTS(Text-to-Speech): 將文字轉換為聽起來自然的口語文字。 Open Al 提供兩種不同的模型版本，tts-1針對即時文字到語音用例行最佳化，tts-1-hd 對品質最佳化。
  2. 文字轉語音的工具:
  * TTS MAker
  * My Edit
  3. 生成音樂的工具使用:
  * Suno
  * Stability Audio
  4. 生成歌詞的工具使用:GPT
    > • 請 ChatGPT 或 Gemini 產生歌詞
>•請幫我寫一首關於__的歌詞,要有以下片段:
  >[主歌] [副歌] [橋段] [尾聲]
 >(A):主題,也叫主歌,如果主歌有兩個部分,就分別稱這兩部分為A1、A2;
  (B):副歌,也就是我們通常說的高潮部分;
   注意,我們一開始練習寫的時候,可以寫結構簡單一點的歌,主要用到上面這兩個部分就可以了。
>(C ):過度句(插句)
>(D):流行句(記憶點)
>(E):橋段(序唱,過門,間奏)和結尾
  
  
  5. 音樂生成影片工具:
  * Noisee AI
  6. 文字生成影片工具:
  * Vrew:Bloom 語言模型進行語音辨認,翻譯產生多國語言字幕
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/H1pcuyJDR.png)
  :::



## 影片7(2集):AIGO高中職生-人工智慧概論(一)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJce8dYoR.png)
**影片網址**:https://www.youtube.com/watch?v=ZE_dpug3gzY
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. 機器學習前步驟--資料前處理:
  * 缺項補植處理
  * 濾波處理
* 常見時域濾波法:
　* 低通、高通、帶通、移動平均等
　* 常見頻域或相異域濾波法:拉式轉換、傅立葉轉換等

 * 離散值處理
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/B19ETbxv0.png)

  * 正規化處理
  * 特徵值萃取處理：
  　　　*　領域知識易介入時，數據呈指標處理
  　　　*　領域知識不易介入時，自動編碼器(Auto Encoder)、主成分分析法(PCA)或自組織映射矩陣(SOM)

  2. 類神經網路ANN/Artificial Neural Network: 電腦類比人類神經細胞，各個神經運算單元之間的連線會搭配不同權重(weight)，各自執行不同任務，就像神經元動作時的電位一樣。
  3. 訓練到最佳精度或最小loss值即可停止，不能過度擬和
   :exclamation: 每次的訊號接受不一定都會有訊號傳送
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/Sk7xu-lPC.png)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/rk9v_WxwA.png)
  4. 分為輸入層 隱藏層 輸出層
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/H1ldkzgP0.png)
  * 輸入層:萃取數據中與結果有高相關性的資料作為輸入資料，這些數據相對決定輸入端神經元的數量
  * 隱藏層:神經元之間有著不同強度的相關性,在隱藏層中會透過數學式去更新每個神經元的權重以及偏移量
  * 輸出層:輸出系統處理的結果
  5. 常見類神經網路架構
   * **多層感知機 (Multilayer perceptron, MLP)**:是一種前向傳遞類神經網路 
   至少包含三層結構(輸入層、隱藏層和輸出層)，利用「倒傳遞」的技術達到學習(model learning)的監督式學習
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/SkwPeGeD0.png)

   * **卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)**:包含卷積部份、池化部份(Pooling)、平坦化部分(Flatten)與全連接層部份，「卷積」為其特徵擷取的方法，此部份必須靠大量資料的特性不斷的反覆學習，在學習中盡可能滿足設立的條件，達到目標 ex:工廠透過看二維圖像判斷哪個商品有缺漏
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/Hk7AxfxvR.png)
   * **支持向量機(Support vector machine, SVM)**:是監督式學習方法，用統計風險最小化估計一個分類超平面(hyperplane)。以一個決策邊界(decision boundary)讓兩類之間的邊界(margins)最大化，使其可以完美區隔開來。
 ![image](https://hackmd.io/_uploads/HkOH-MgwA.png)
   * **遞迴式神經網路(Recurrent neural networks, RNN)**:時間相關問題，就是當下的答案會受過去的答案影響，而且也會影響未來的答案的一種特殊情況。也可以說是次序相關問題。只要答案具時間相關性，即為時間相關問題，能用RNN來解決。:exclamation:mlp會摒棄時間因素
  :::







## 影片8(2集):AIGO高中職生-人工智慧概論(二)
**影片網址**:https://www.youtube.com/watch?v=_8PtswErzZI
![image](https://hackmd.io/_uploads/H1qSIdFiC.png)

:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. 智慧城市應用:
    *  智能化平台建設
    *  智能資源監控
    *  智慧交通
    *  智慧城市
   2. 資訊科技領域
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1A4RJ1wC.png)
  
   3. 資訊科學方法論
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/HJnwRJJvR.png)
   * 問題:問對關鍵問題
   * 找到對應數據:針對問題，找到相關數據指標
   * 蒐集與儲存數據:根據不同數據的屬性
   * 預先處理資料:讓AI讀懂A到B，格式統一
   * 採用模型:以下舉例溫度
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/BkVskeJDR.png)
   * 驗證模型:使用科學工具
   * 驗證模型
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/SkaAJlkPC.png)
   * 產出結果:依據分析，模型結果產出相關資訊
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/SyRmlx1w0.png)
   
   4. AI情感分析
   * Step 1. 蒐集/彙整文本
   * Step 2. 文本清理
   :exclamation:AI會把不同符號當成判斷依據，所以需要把`，`符號(無效符號、停用字)去除
   * Step 3. Al 模型訓練
   * Step 4. 模型驗證/測試

   5.自然語言處理 NLP :機器自動處理資料，分析訊息中的意圖或情緒，並即時回應人類通訊。
   * 語音生成
   * 語音識別
   * 語言生成
  :::

## 影片9(4集):113-AIGO-影像分析
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkxnLOFi0.png)
**影片網址**:https://aigo-senior.org.tw/zh-tw/Learn/150
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. 機器學習:實現人工智慧的一種技術，大量資料中不斷學習、測試、修正，找出規律(函式)進而預測未知資料的方法與技術
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJacSIWPA.png)

  2. 特徵擷取(Feature Extraction):從影像中尋找「關鍵點」，擷取關鍵特徵。常見的特徵包括邊緣(使用Sobel或Canny邊緣檢測器)，角點(如Harris角點檢測器)。
  3. 機器學習分類器:特徵被擷取出來後，就可以用傳統的機器學習演算法，訓練支持向量機(SVM)、決策樹、隨機森林等AI模型來對影像分類。
  4. 影像監督式學習
  * 模型訓練階段:先讓AI模型看過大量的圖片，每張圖片都有標籤(Label)
  * 模型推論階段:給一張新的圖片，讓AI模型預測 
 5. 深度學習運作步驟
 ![image](https://hackmd.io/_uploads/SkChKIbwC.png)
 6. ImageNet 大規模視覺辨識挑戰(ILSVRC影像辨識挑戰賽):推動影像辨識
  * Alexnet:經典卷積神經網路架構
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/HkjWiU-PC.png)
 7. A Neural Network Playground:網站可以體驗神經網路中激活函數作用
   https://reurl.cc/XGnQde
 8. 卷積神經網路CNN
 ![image](https://hackmd.io/_uploads/SkV_h8bDC.png)
 ![image](https://hackmd.io/_uploads/SJ8c2I-vC.png)
 * 透過卷積層擷取影像特徵![image](https://hackmd.io/_uploads/H1UW6LbPA.png)
    * 透過Filter濾波器 ex:中值濾波器使圖片平滑，索伯濾波器使輪廓明顯，銳化(中間值最大)
    * 二維卷積的舉例計算![image](https://hackmd.io/_uploads/ByqKTLZDC.png)
    * Image Kernel感受卷積核 https://setosa.io/ev/image-kernels/
    ![image](https://hackmd.io/_uploads/BkixJD-D0.png)

 * 兩個運用CNN的模型
   * Google 的 MobileNet V2 模型:讓神經元連結變少，可放到行動裝置且能結合線上模型訓練平台-Teachable machine
   ![image](https://hackmd.io/_uploads/BkENkDbPA.png)
   * YOLO模型:物件偵測，邊緣運算
 9. pixel:圖片中醫小格一小格色塊
 10. 電腦了解養項方式
 * **灰階影像表示** :以特定數值表達圖片亮暗程度
 ![image](https://hackmd.io/_uploads/H1zclP-D0.png)
 * **彩色影像**:紅色(R)、綠色(G)、藍色(B)三種基本顏色的明暗程度疊加
 ![image](https://hackmd.io/_uploads/ByIWbDbwR.png)
11. 影像格式
* BMP (.bmp):支援1位元到24位元的色彩，BMP檔不會經過壓縮，所以檔案較大
* JPEG(.jpg):支援24位元的色彩，JPEG檔會經過壓縮，所以檔案較小
* GIF(.gif):可儲存多重影像,製作出動畫的效果，可攜式網路圖形，支援24位元的色彩及透明度
* PNG(.png):使用的是非破壞性壓縮，所以影像較不會失真，但檔案通常會比JPEG大

12. 影像處理技術
* 平移![image](https://hackmd.io/_uploads/BymmMvbDC.png)
* 旋轉
![image](https://hackmd.io/_uploads/B1sLfwWvR.png)
* 翻轉
* 仿射:圖片看起來有傾斜
13. AI影像分析利用
* 影像分類/分群
* 場景理解
* 光學字元辨識OCR: ex:停車場車牌自動辨識
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJu_XDWvR.png)
* 影像生成
* 影像修復
14. 深度學習技術自動學習物件特徵、形狀步驟:
* 標注影像資料:收集圖像和標籤數據，將每張影像中的物件標記為特定的類別
* 訓練AI模型:使用深度學習算法，例如卷積神經網絡(CNN)
* 物體偵測:使用訓練好的模型對新圖像進行物件偵測

15. 影像分割
* 語義分割(Semantic Segmentation):對影像中的每個像素打上分類、標籤
* 實例分割(Instance Segmentation):`目標檢測`和`語義分割`的結合，先在影像中將目標檢測出來`目標檢測`，然後對每個像素打上標籤`語義分割`
16. MediaPipe Studio:體驗電腦視覺任務
17. Roboflow平台(物件偵測與影像生成實作):記得保留一些圖像做考試
  
 >* 資料增強技術
  >* 影像資料處理:對圖片作尺寸變更
  >* 資料擴增:對亮暗、傾斜程度更改
 >![image](https://hackmd.io/_uploads/By1MuwZv0.png)
 
18. 主流影像生成平台:
* Midjourney:效果最好
* Dall.E(OpenAI):可透過Bing Image Creator或Microsoft Copilot免費實作
  * Bing Image Creator
  * Microsoft Copilot
* Stable Diffusion(開源)
  * Playground AI
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/SJOY5D-DA.png)
 
19. 生成影像模型的Prompt提示詞
* 一般提示詞的寫法，使用「人、事、時、地、物」
* 更好的提示詞寫法，使用「形容詞+名詞+動詞+樣式」
* 盡量英文
20. 進階影像訓練工具
* TAO![image](https://hackmd.io/_uploads/ryLUjvbvA.png)
* 學習教材
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJpDjv-vR.png)


21. Teachable machine(影像分類實作):Google所推出的無程式碼機器學習平台 (No Code)
* 訓練過程中若開鏡頭，記得搖晃以訓練
* 輸出最後按`upload my model`，會直接生成網站
![image](https://hackmd.io/_uploads/SyqKawbDC.png)
* 自行準備影像資料的實作步驟
>1. 資料收集:使用AIX智能下載器
>2. 資料上傳:人物要清晰不雜亂
>3. 訓練模型:進行深度學習
>4. 預測推論
>5. 評估分析
>6. 參數調校 再訓練
>7. 匯出網頁:匯出模型並取得辨識模型，下載模型檔
>8. 報告分享
>:::warning
>:warning: **超參數**
>* Epochs 回合數 :exclamation:非越多越好
>* Batch Size 批量大小: 每一批次訓練的影像樣本數量
>* Learning Rate 學習率
>![image](https://hackmd.io/_uploads/HkEtvuZwC.png)
>::: 
* Accuracy per class每一類別的準確率:
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJdbO_bvR.png)
>:::info 
>:book: 註解
>Class(類別)
>Accuracy(正確率)
>Samples(樣本數)
>:::
* 混淆矩陣Confusion Matrix
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkR9dO-DC.png)
透過水平與垂直軸可以看出`?`被混淆成`?`
:::
* 分類準確率
![image](https://hackmd.io/_uploads/r1_P5_-DC.png)


 
 
 
 
 


## 影片10(4集):113-AIGO-AIGC應用
![image](https://hackmd.io/_uploads/ByxwWv_FoC.png)
**影片網址**:https://www.youtube.com/watch?v=_VNK31DbOAA
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. Copilot
  * 介面操作:文本對話、以文生圖、其他主題....
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/rkdr3jGPA.png)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/r1ZuhsfvC.png)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/SkjY2jfv0.png)
  * 文字對話Prompt技巧
    * 清晰明確的問題
    * 使用舉例提示
    * 選擇性的情緒或語氣
    * 提供有邏輯性的上下文對話過程
    * 使用Markdown條列式格式
  * 以文生圖Prompt技巧
    * 明確且具體
    * 情感和氛圍
    * 色彩和光線
    * 細節層次
    * 視角和構圖
  2. 政府開放資料平台https://data.gov.tw/
  * 內容架構
    *  資料搜集:紙本資料、電子檔資料、 感測器資料
    *  資料應用:整合式服務、主動式服務、 新科技服務
    *  高應用價值主題:氣候環境、災害防救、交通運輸、 健康醫療、能源管理、社會救助
    *  開放資料:動態API、開放各檔案格式、 機器可讀
    *  標準化資料:資料清理、資料整合、 資料轉化
    ![image](https://hackmd.io/_uploads/SJ0WZhzwR.png)
  * 下載後可上傳至`Chatgpt`做資料可視化
  3. 統計分析基本概念
  * 數據理解和準備
  * 抽樣與誤差理解
  * 統計假設與測試方法選擇
  * 結果的顯著性與多重比較問題
  * 數據可視化與解釋
  * 統計與實際重要性的區別
  4. 影像辨識
  * 影像深度學習![image](https://hackmd.io/_uploads/rJTfEnfPC.png)
  * 卷積神經網路CNN
    * 卷積層:特徵學習、局部感知
    * 激活層:非線性引入
    * 池化層:特徵降維
    * 全連接層:決策學習 
    ![image](https://hackmd.io/_uploads/rkyIV3GvR.png)
  * 一般梯度運算功能的影響
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/BJGJH3fwR.png)
  > **loss損失函數**:影像辨識是否明顯，越低接近0越好，類似空間中的曲面要找最低點
  > **梯度**:類似斜率的概念
  
  
  5. TensorFlow
  * 神經網路框架TensorFlow v.s PyTorch (Google v.s Meta)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/SkjaU2GDA.png)
  * 網站內教學資源(內有DeepDream)
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/rJiQPnzwR.png)
  6. DeepDream
  * 特點:
    * 特徵放大 
    * 層級效果
    * 迭代過程(訓練):將loss值放大
    * 模型解釋性
    * 無需特定的預先訓練模型
  * 怎麼控制作品風格
    * 不同輸入圖像
    * 不同預訓練模型
    * 調整目標層
    * 調整迭代次數
    * 改變學習率

  * 範例程式下載https://bit.ly/AIGO_2024_PROGRAM
  * **colab**上傳程式碼
    *![image](https://hackmd.io/_uploads/rynDFhGDR.png)
  >* 範例內含多註解，直接下載上傳colab看!
  > * 更改模型:
  > ![image](https://hackmd.io/_uploads/ryvVP6fPC.png)
  > * 右:深層(細節) 左:表層(條)
  > ![image](https://hackmd.io/_uploads/Skqm_azDR.png)
 7. 自然語言處理NLP
 * 處理範疇![image](https://hackmd.io/_uploads/HJSIl0GwC.png)
 * NLP應用
   * 自動文本生成
   * 文本摘要檢索
   * 機器翻譯
   * 語音識別
   * 情感分析
   * 問答系統
 * 以文生圖關鍵流程![image](https://hackmd.io/_uploads/HJICx0fwC.png)
 
 8. 大語言模型LLM
  * 如何生成
    * 持續學習與更新
    * 大規模數據集
    * 先進的模型架構
    * 細節優化和調整
    * 有效的訓練策略
    * 強大的計算資源   
  * LLM的挑戰
    * 計算資源的需求
    * 數據偏見和不公平性
    * 模型透明度和可解釋性
    * 隱私和安全問題
    * 知識更新的挑戰
    * 泛化能力和細微語義的捕捉

  9. 生成對抗網路GAN
  * 架構![image](https://hackmd.io/_uploads/SkfwGAzDR.png)
  >直到判斷不出真偽
  ![image](https://hackmd.io/_uploads/HJU1QRGDA.png)
  >**RNG**:亂數雜訊產生器
  
  10. Stable diffusion實作https://bit.ly/AIGO_2024_PROGRAM
  * colab上傳
  >* 因為奇異點(雜訊)不同，所以即使同程式碼，同關鍵詞，圖片生成還是會不一樣
  >* `XLA`或者`float數字變小`可加速運算

:::
 
 
 









## 影片11:本土化ChatGPT 最強選擇！聯發科技 達哥 Mediatek DaVinci 生成式AI平台 Localized ChatGPT ! DaVinci Generative AI Platform
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkXhP_KiA.png)
**影片網址**:https://www.youtube.com/watch?v=4lf96QjiW2M
:::spoiler {state="open"} :pencil2:點擊展開筆記內容
:100:
  1. Create prompt:每次都要輸入的東西可以先打好
  2. 商店
  * Prompt:可以重複使用高效率的提示範本，更好地和DaVinci溝通
  * Assistants:可以下載其他開發者提供的Assistant，提升生產力並幫助你完成各式各樣的任務
  * Plugin:可以下載其他開發者開發的Plugin，擴增 DaVinci 在某個功能上的能力
  * DVC X library:資訊雲端共享平台，可以下載其他人分享的DVCx(達哥檔)，節省资料上傳處理的時間
:::
 
