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title: 2023/6 AI 相關新聞&課程

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# 2023/6 AI 相關新聞&課程

紀錄一些與Frank Lee討論AI的過程

## 課程

ChatGPT商務文案自動生成實戰班
https://aigo.org.tw/zh-tw/course/details/680?fbclid=IwAR3hv33qMEQw-1uygfpN2BRQ5bC7CoWrfW_T5zXlQk4UVpSbtY-NUXn5NsE



Google 釋出 7 堂完全免費生成式 AI 課程！也有提供給 AI 小白的入門課
https://www.inside.com.tw/article/31843-Google-7-new-no-cost-generative-AI-training-courses?fbclid=IwAR2t1BmcR9T5KY2Dt7MrrlyALJGlgVDGtGrTR0ZP5AGOKMD8YaIavOKm9dI&mibextid=Zxz2cZ#lik4p4t77k3l6jiyq1r


微軟AI課
https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/?utm_source=www.superpowerdaily.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=breaking-the-most-ambitious-product-apple-has-ever-created


2023漫步在雲端AI - 暑期實務體驗營
https://cec.nycu.edu.tw/Course/CourseInfo?CId=21445
人工智慧介紹、討論  機器學習原理與任務 （分類、迴歸、分群）
深度學習原理、模型介紹
深度學習DNN實作、Teachable Machine實作   遷移學習與邊緣運算  （由來、作法）
KL520 神經網路加速棒  Kneron Academy範例  Teachable Machine +Kneron Academy
AIGC創作時代-生成式AI工具/多模態模型簡介   ChatGPT設計大師-AI詠唱  &關鍵字示範(with MJ/SD)
ChatGPT+其他軟體組合應用   Kneron簡報與實體AloT展示

讓ChatGPT成為你的商業夥伴
https://extension.nutc.edu.tw/Course/Detail/57655bcd-2aae-463b-b5f1-26134f26fd91
1.2023年最夯新商機介紹
2.ChatGPT來源介紹
3.ChatGPT的功能
4.ChatGPT使用介面介紹
5.ChatGPT實用外掛程式
6. 實例操作

## 新聞


Serve Robotics to deploy up to 2,000 sidewalk delivery bots on Uber Eats
https://techcrunch.com/2023/05/30/serve-robotics-to-deploy-up-to-2000-sidewalk-delivery-bots-on-uber-eats/?fbclid=IwAR2V7dvXvCgiAzLqbTQCiaxp3-Qf05yCvd8w5IKQdeIA6asRReDVRfKA5P4



華為版ChatGPT要來了 7月發表 取名「盤古Chat」
https://news.cnyes.com/news/id/5202234?fbclid=IwAR0rMCIm8ig-G24t2vgw6Mdfou28jn1CgyVN6axgUZTYYv_icGm2xgKMFq0


黃仁勳大秀生成式AI技術 輸入文字現場譜曲揪全場合唱
https://www.facebook.com/watch/?v=740198064568566



girlfriendGPT
https://github.com/EniasCailliau/GirlfriendGPT



Apple Vision Pro Mixed Reality Headset
https://www.facebook.com/watch/?extid=NS-UNK-UNK-UNK-IOS_GK0T-GK1C&mibextid=2Rb1fB&v=1204680843553172


深度学习三巨头之一 Yann LeCun：大语言模型带不来 AGI
https://www.geekpark.net/news/320407?fbclid=IwAR0B3o18c4AtfisEQgLV0cucorRWSMgA8ZdCBNW3CVNc9-wJKtERYMi_CvE_aem_th_ASaJRuMKqZprfRLKmGXRQLRUJzWqLMKwXW3mxXtIHdSbRG5MNb5BUbQ9ZP-uCoetv6A&mibextid=Zxz2cZ

A Guide to Data Roles
https://www.datacaptains.com/blog/guide-to-data-roles?fbclid=IwAR0TLeGGHJdi_a7yr2d6dGFvMc8X2MlcUsUxwjmOERkdZgbVt3mrNsTyrXs_aem_th_AccQmrQYrN_Tzqtrq-AYM5YFM1H-XGrgUQtUhIrJ5nmTwDeWQlf6B0AThWDn8Bta-MI


曾狂言脫離人類掌控！Bing Chat的第二人格，瘋癲的「Sydney」將再次登場？
https://www.techbang.com/posts/106692-once-raved-that-it-was-out-of-human-control-bing-chats-second?fbclid=IwAR1oxM9Gcd_Nc37QrVaVu-3J731-uWUUbWi_Ho1qpLlbksSEWZ5V7tmuOFc_aem_th_Accfc0hTzsH_mFH3rWCQUaoEE92ulwg-YFdJDmpOdJEiClO5hfOJZRTyecG5aTewMGc&mibextid=Zxz2cZ


髮型AI
https://www.hairstyleai.com/


## 技術研究

AI 畫臉
https://youtu.be/CByJNFZ3GZs
https://app.leonardo.ai/auth/login

https://diffusionbee.com/

https://civitai.com/models/15003?modelVersionId=89680

Gamma 一頁式網站及簡報/文件製作
https://www.youtube.com/watch?v=WSlV5PW3QP8&ab_channel=%E6%B3%9B%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%99%A2


zoom in/zoom out
Draw Things: AI Generation 
https://apps.apple.com/tw/app/draw-things-ai-generation/id6444050820





## chatGPT 閒聊 (Frank Lee)

請你虛構未來生成式AI在未來十年每一年的發展簡史。從2023年開始。請發揮想像力與創意，思考AI對人類學習最有意義的應用與影響。

ChatGPT4
2023年：AI生成模型開始實現真正的語言理解，使得翻譯更為精準，且能有效提供個人化的學習內容，符合每個學生的需求。

2024年：AI開始能夠創造出高品質的學術內容，包括教學視頻、課程大綱和實驗指南。學生能直接獲得最新的學術知識，不再完全依賴教師。

2025年：教育AI應用大放異彩，具有自我學習和改進功能，能因應學生的進度和學習風格進行調整，並給出針對性的建議以提升學習效率。

2026年：AI開始在心理輔導領域大顯身手，透過數據分析，能準確評估學生的心理狀態，並提供有效的心理療程建議。

2027年：生成模型開始應用於創作出具有故事情節的虛擬實境內容，使得教育更為有趣，學生能在模擬的情境中學習知識。

2028年：AI能夠生成富有深度和廣度的討論主題，引導學生進行深度學習，並挖掘學生的創新潛力。

2029年：教育AI開始被廣泛使用於大規模線上開放課程(MOOC)，改變了傳統的教學模式，使得高品質教育資源更為普及。

2030年：AI的教學能力已能與人類教師並駕齊驅，開始在全世界各級學校普遍應用，大幅提升了教育的效果和效率。

2031年：AI開始用於學生的職業規劃，透過分析市場趨勢和個人興趣，能給出專業的職業規劃建議。

2032年：AI生成模型達到了一個新的里程碑，能生成出更高層次的創新思維和理論，為人類的學術研究提供強大的支持。



AI 重寫排序算法，速度快 70%！DeepMind AlphaDev 突破人類的十年瓶頸

https://www.inside.com.tw/article/31878-AlphaDev-discovers-faster-sorting-algorithms?fbclid=IwAR3Ar5PxPLx3J_LS0TQwWgIyBAr0Fu-AfMKfrZTwEtvSiUyw9X8JmiQEV3E_aem_th_AXR9Pf8YMvwQyErDqRJNjpZMozX5d7K5HsxCtJfSB73y2dWKXmf6HOIsf7NGOIGimNk&mibextid=Zxz2cZ#lipvmd364h161soohr2


這篇文章主要講述了AI公司DeepMind的AlphaDev團隊發現了一種新的排序算法，這種算法的速度比以前的算法快了70%。這是一個重大的突破，因為排序算法是計算機科學中的基礎，並且人類科學家和工程師們已經花了數十年的時間嘗試改進它，但進展緩慢。

如果要用一個活潑的譬喻來說明這個發現的影響，我們可以將這個新的排序算法比作是一種超級燃料。在我們的日常生活中，我們需要將各種物品（例如書籍、食物、衣物等）進行排序，以便我們能夠更有效地找到我們需要的東西。同樣，計算機也需要將數據進行排序，以便能夠更快地處理和分析這些數據。

如果我們將數據比作是一輛車，那麼排序算法就像是車的燃料。舊的排序算法就像是普通的汽油，它可以讓車子運行，但速度並不快。而新的排序算法就像是超級燃料，它可以讓車子運行得更快，並且效率更高。

因此，這個新的排序算法的發現就像是我們發現了一種新的超級燃料，它將使我們的"數據車"能夠以前所未有的速度運行，從而大大提高我們處理和分析數據的效率。這將對各種領域產生深遠的影響，包括科學研究、醫療、商業、工程等。
