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從啟程到回歸都是 Python 的冒險旅程 - 蔡炎龍

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AGI(artificial general intelligence) : 像人類一樣的AI

今天是哆拉A夢 -89 歲生日（？）XD

Guido Python原創者
取名不是因為蟒蛇，是因為他喜歡一個英國喜劇團體: Monty python's flying circus

  • 簡單、容易學習
  • 全方位的程式語言
  • 有強大的社群支援
  • 數據分析、人工智慧首選語言

寫出很多第一版的語言：

於2020年與2022年分別出版《少年Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》與《少年Py的大冒險－成為Python AI深度學習達人的第一門課》兩本書，特色是圖都是自己畫的。

蔡炎龍老師Youtube

Jupyter Notebook : 數據分析主流平台

AI就是把我們的問題轉換為一個函數

輸出一張照片，AI就會給分數的這件事情不是在learn一個機率分佈

  • 這只是透過softmax讓他數字和等於1

03. Chatgpt很簡單

拍拍機器人：對話機器人也不一定這麼複雜

如果認真說人話的話呢？
文字生成AI
其實是有把之前的「記憶」一起送進來
前面一堆字決定下一個字
要留下前面的記憶有兩種：

  • RNN
  • 缺點要一個個記憶產生
  • Transformer
    想改掉RNN的迴旋
    看了一堆字生出下一個字的模型
    每次生成不一樣的東西
    使用temperature 形式調整

拍拍

yenlung.me/py

那個 87 好嘲諷(X

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gradio

TensorFlow
PyTorch

  • Hugging Face transformers 套件
  • transformers
  • diffusers

04 從文字型到對話型機器人

文字生成型跟對話型基本上是用一樣的
Open AI api

constructive learning

用deepface實作

06 用人臉辨識

IVE
I AM MV

Q & A

  • 摩課師課程
  • 模型本身能不能算是一種意識？意識不是人類想像的那種，但有可能。

請問記憶的部分，

AI工程師： domain knowledge強的人

已回答的 Questions (後續見影片):

  • 成為 Keynote 以後，老師覺得自己在 Python 社群裡的下一個天花板是什麼？

  • AI 在專業領域應用時，從設計到落地都需要該專業的 Domain Knowledge，身為 DL 工程師/研究人員，如何快速了解各個 Domain 知識，或者老師怎麼看未來擁有 Domain 的人員該如何跟 DL 實作人員合作？

  • 老師的教學方式非常年齡友好，除了出書少年Py 系列之外，是否有規劃其它方式來推廣，讓更多的人來學習Python

  • 模型本身能不能算是一種意識？人腦運作能夠透過透過模型跟不同的溫度/記憶處理來模擬嗎？

  • 老師slide的插圖都超可愛的, 都自己畫的嗎, 以後會想訓練AI畫嗎～

  • 請用您會建議利用micro:bit 這類積木程式語言 來學習python嗎？ 尤其是針對初學的朋友

  • 老師能舉出一部科幻電影最符合自己想像中的人工智慧的未來呢？

  • chatGPT會給出錯誤訊息(hallucination)，這個部分有什麼方法解決嗎？

  • 如果想讀人工智能相關的碩士，會建議哪些台灣或國外的學校科系或學程嗎？謝謝

  • 傳統的SVM與深度學習的activation function (sigmoid 之類的)對於分類而言哪個效果較佳？ 或者是說做了supervised learning 後再拿ML的分類器的有什麼優點？

  • 人臉辨識最後面CNN完接SVM這樣有新的人加入不就要重新訓練SVM嗎

  • 想請問剛提到關於記憶的部分，老師說人類看不懂，但神經網路看得懂的，這個 ( hidden state ) 是不是也可以訓練？使得傳遞的記憶更有效率或者更明確

  • 照片特徵向量的基底怎麼定義的？

  • Python新手可以直上用AI LLM開發對話機器人嗎？ (類似新手也可直接用BeautifulSoup來做爬蟲)

尚未回答的 Questions:

  1. 怎麼看待「ChatGPT請付錢！8000名作家怒吼：AI用「盜版網站 」內容，「模仿我們的風格」，一毛錢也沒付」，這件事情？https://www.storm.mg/lifestyle/4838029

A: 這件事其實有點複雜, 因為如果人可以看別人的作品學習, 為何電腦是不可以的呢? (如果產出並沒有侵犯版權) 但是, 如果送去訓練要付特別的授權, 某種程度也相當合理。這可能會需要一些時間, 大家比較能確定該怎麼做。

  1. 政大有花資金購買高規格的GPU嗎

A: 和所有大學一樣, 政大也有購買高規格的 GPU。但是, 和所有大學一樣, 和 OpenAI, Microsoft, Google 等等都是無法比擬的。

  1. 直到什麼時候, 電腦才知道自己在幹嘛?

A: 我們也不知道電腦才能有「常識」, 但現在許多人在努力, 即使電腦不知自己在做什麼, 還是可以表現得像人一點。

  1. 運練時照片樣本數不夠，可以自己生成嗎?效果是否會不好

A: 生成式 AI 就是可以生成不存在的數據。但實務上, 是不是可以符合我們的需求是不一定的。有些特定應用會比較容易, 有些要花相當功夫。

  1. 請問對於mojo語言的看法

A: 我是覺得很有潛力, 只是是不是真的能成功, 其實有很多因素。畢竟一直會有很有希望的程式語言出現, 但是要真的成功, 不是單純語言本身的問題。

Below is the part that speaker updated the talk/tutorial after speech
講者於演講後有更新或勘誤投影片的部份

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