請 Deepseek設計「生成式AI 的應用」微課程給非理工科學生

請 Deepseek 設計「生成式AI 的應用」微課程給非理工科學生

生成式 AI 原理 (GPT-4o 生成)

生成式 AI 應用 (GPT-4o 生成)

Prompt: 請設計一門「生成式AI 的應用」微課程，共八小時，給非理工科學生，請擬定八個主題與大綱

Deepseek:
生成式 AI 的應用：八小時微課程大綱 (非理工科學生)

目標： 讓非理工科學生了解生成式 AI 的基本概念、應用領域、倫理議題，並能實際操作簡易的生成式 AI 工具。

課程特色：
生活化案例： 以學生熟悉的領域 (如：文學、藝術、行銷等) 為例，說明生成式 AI 的應用。
實作導向： 每堂課皆包含實作環節，讓學生親身體驗生成式 AI 的威力。
深入淺出： 避免艱澀的技術用語，以淺顯易懂的方式講解生成式 AI 的原理。

課程大綱：
第一小時：生成式 AI 初探
什麼是生成式 AI？
生成式 AI 的發展歷史與現狀
生成式 AI 的應用領域 (舉例說明)
實作： 使用簡易的文字生成工具 (如：AI Writer) 創作短文

第二小時：文字生成魔法
文字生成模型的原理簡介 (如：GPT)
文字生成的應用：創作故事、寫詩、寫歌詞、寫文案
實作： 使用進階的文字生成工具 (如：ChatGPT) 創作不同風格的文章

第三小時：圖像生成奇想
圖像生成模型的原理簡介 (如：DALL-E、Midjourney)
圖像生成的應用：創作插畫、設計海報、生成產品原型
實作： 使用圖像生成工具 (如：DALL-E mini) 創作個人頭像或藝術作品

第四小時：音樂生成旋律
音樂生成模型的原理簡介 (如：Jukebox)
音樂生成的應用：創作背景音樂、生成歌曲、音樂風格轉換
實作： 使用音樂生成工具 (如：AIVA) 創作簡短的旋律或歌曲

第五小時：影片生成創意
影片生成模型的原理簡介 (如：Synthesia)
影片生成的應用：製作動畫、生成教學影片、創作廣告
實作： 使用影片生成工具 (如：Pictory) 製作簡短的動畫或影片

第六小時：生成式 AI 的倫理議題
生成式 AI 的潛在風險：偏見、歧視、假訊息
生成式 AI 的倫理規範：如何負責任地使用 AI
討論： 分組討論生成式 AI 對社會的影響，並提出應對策略

第七小時：生成式 AI 的未來趨勢
生成式 AI 的未來發展方向
生成式 AI 對各行各業的影響
案例分享： 邀請業界專家分享生成式 AI 的應用案例

第八小時：期末專案發表
學生分組進行期末專案，運用所學的生成式 AI 工具，完成一項創意作品 (如：創作一首歌、製作一支影片、設計一款遊戲等)
各組上台發表專案成果，並進行互評

評量方式：
課堂參與度 (20%)
實作作業 (30%)
期末專案 (50%)

備註：
以上大綱僅供參考，可依實際情況調整。
課程中使用的工具可依學生程度和課程目標選擇。
建議邀請業界專家進行講座或工作坊，讓學生更了解生成式 AI 的實際應用。

期望成果：
學生能了解生成式 AI 的基本概念、應用領域和倫理議題。
學生能實際操作簡易的生成式 AI 工具，並應用於自身領域。
學生能思考生成式 AI 對社會的影響，並培養負責任地使用 AI 的態度。

是一個很好的開頭。

如就大綱之一提問: 生成式 AI 的未來發展方向

Deepseek:

生成式AI的未來發展方向涵蓋多個領域，以下是一些關鍵趨勢：

1. 多模態生成

趨勢：生成式AI將不僅限於文本，還將整合圖像、音訊、視頻等多種模態，實現跨模態內容生成。

應用：如文本生成圖像、視頻生成文本等，提升創作效率。

2. 個性化與定制化

趨勢：AI將更精准地根據使用者需求生成個性化內容。

應用：個性化推薦、定制化廣告、教育內容等。

3. 即時生成與交互

趨勢：生成式AI將實現即時內容生成與交互，提升用戶體驗。

應用：即時翻譯、即時對話系統、遊戲內容生成等。

4. 增強的創造力與協作

趨勢：AI將成為創意助手，與人類協同創作。

應用：藝術、音樂、設計等領域，AI輔助創作。

5. 倫理與安全

趨勢：隨著生成式AI的普及，倫理與安全問題將更加重要。

應用：開發防偽造技術、內容審核工具，確保AI生成內容的可信度。

6. 自監督學習與無監督學習

趨勢：減少對標注資料的依賴，提升模型在無監督或自監督條件下的表現。

應用：處理未標注資料，擴展應用場景。

7. 模型壓縮與優化

趨勢：優化模型以減少計算資源需求，提升效率。

應用：邊緣計算、移動設備等資源受限環境。

8. 跨領域融合

趨勢：生成式AI將與其他技術結合，推動跨領域創新。

應用：與區塊鏈、物聯網、AR/VR等技術融合，創造新應用。

9. 可解釋性與透明度

趨勢：提升生成式AI的可解釋性，增強用戶信任。

應用：醫療、金融等高風險領域，確保決策透明。

10. 持續學習與自我調整

趨勢：生成式AI將具備持續學習能力，適應新資料與環境。

應用：動態環境如自動駕駛、智慧家居等。

11. 開源與社區驅動

趨勢：開源模型和社區貢獻將推動技術快速發展。

應用：更多開發者參與，加速創新與普及。

12. 法律與政策框架

趨勢：隨著技術發展，相關法律和政策將逐步完善。

應用：制定AI生成內容的法律框架，保護智慧財產權和隱私。

總結

生成式AI的未來發展將更加智慧化、個性化和多樣化，同時伴隨倫理、法律和技術挑戰。隨著技術進步，生成式AI將在更多領域發揮重要作用。

相當有幫助。

接著請 GPT-4o繪生成式 AI 原理的示意圖

GPT-4o:

這是一張關於生成式 AI 原理的示意圖，概述其運作流程：

輸入數據（Input Data）：AI 透過大量數據（如文本、圖像、音訊）進行訓練。

神經網絡模型（Neural Network Model）：使用深度學習模型（如 Transformer、GAN、VAE）學習數據模式。

特徵提取與訓練（Feature Extraction & Training）：透過層層運算，AI 提取關鍵特徵。

生成過程（Generation Process）：

文字：語言模型（如 ChatGPT）基於提示產生符合語境的文本。

圖像：圖像生成模型（如 DALL·E）根據描述生成圖片。

音樂/聲音：透過 AI 合成語音或音樂。

輸出結果（Generated Output）：生成的內容呈現給使用者。