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2025/10/28 是圓圓過世後的第一百四十二天，今天在台北上班，坐捷運的時候想說今天行程就開個會就好，便開心去上公司，結果一刷完卡，走去位置的路上，順手開個郵件，看到主管寄信來，一打開發現要做事，還是超級急件，今天下午兩點要交，這些都讓心情不美麗了，便癱軟在位置上想要怎麼做，主旨是說一個行政機關
2025/10/27 是圓圓過世後的第一百四十一天，今天選擇在台北上班，早上搭捷運的時候，西瓜哥問我今天有沒有要去桃園，我說沒有，我要去台北睡覺，西瓜哥好像有點難過，至於為什麼要去睡覺呢，通常放完假要上班的那個晚上都會失眠，然後昨天不知道怎麼搞的，一躺著要睡覺就出現 2025/06/08 安樂的畫面
2025/10/26 是圓圓過世後的第一百四十天，今天十點起床，到家裡集合，說是重陽節要提早拜拜，拜拜前我先吃早餐，後來就燒香拜拜，主要是跟祖先說希望家裡大家健康、股票賺錢、跟圓圓還有緣分再見面，然後就開始看電視，陪毛豆哥的妹妹看獵人，而毛豆哥則是被抓去複習功課，覺得現在小孩好辛苦，東學西學，也不知
2025/10/25 是圓圓過世後的第一百三十九天，今天很早起床，十點就起來了，因為今天要去大姐家，先吃個早餐後就出發，其實去了挺多次的，只是今天才比較認真觀察這魚缸，裡面有魚也有蝦子，那蝦子挺搞笑的，腳擺動的很快，也不太怕人，隨時等吃東西：
後來就吃飯，吃完飯就大家各玩各的，有的玩軟棒球，毛豆哥
2025/10/24 是圓圓過世後的第一百三十八天，今天終於可以睡到自然醒，睡到十一點起床，然後就邊吃早餐，邊配玩命關頭，以前最喜歡這種涼涼的天氣，因為悠哉看電視喝咖啡的時候，盤著腿，圓圓就會窩在盤腿的那個洞洞中，雖然很重腳會麻，但我卻很喜歡，很溫暖也很軟。如果是冬天的時候，早上喝咖啡看新聞，圓圓也
2025/10/23 是圓圓過世後的第一百三十七天，今天在台北上班，抱著準備放假的心情來休息一天，一到公司就是癱軟看股票、聊天、找工作，順便追蹤西瓜哥上班遲到的進度，從公司群組得知其他分公司已經公佈升遷名單了，於是我就用同事教我的神秘技巧偷看名單，結果發現我這個分公司還沒公佈，倒是有公佈一個，是我這
2025/10/22 是圓圓過世後的第一百三十六天，今天在台北上班，一路上還是頂著風雨上班，很是不方便，到公司就就累累的，於是展開休息模式，一邊看股票，一邊聊天，最重要的事情是找工作，一整個早上沒停止過，中途有高雄合作案子的同事敲我訊息，問我一些東西的規劃，還真是比我想像積極，另外昨天的那場會議，主
2025/10/21 是圓圓過世後的第一百三十五天，今天在台北上班，一早下大雨，有比較晚出門，快到公司的時候我就一路快走，就怕晚到公司，結果刷 09:01 的卡，我實在是傻眼，因為這樣我還要進公司內網改出差單，於是我就邊改出差單，邊看股票，然後用 PayPal 記帳的事情，順便再開一個 PayPal
2025/10/20 是圓圓過世後的第一百三十四天，今天去桃園上班，有段時間沒去了，今天風大雨大，一路上非常的塞車，在路上就想到雨大，不知道圓圓會不會怕，圓圓一向不喜歡水，另外就是覺得昨天睡覺滿有感的，天氣有變涼了，如果圓圓還在的話，我在看書的時候，圓圓就會先來暖床了 (還會打呼)，等我要睡覺的時候
2025/10/19 是圓圓過世後的第一百三十三天，今天大概十點起床，起床後吃燒餅油條當早餐，然後一邊配電視，剛好看到玩命關頭 7 的電影，讓我想起以前在新竹，跟實驗室學姊一起晚上去看這齣電影，那時候她說想去看，但是又怕穿太露被跟蹤，聽到這我就知道什麼意思，我就說那不然我跟妳去唄，她說這樣你只是換個
2025/10/28 是圓圓過世後的第一百四十二天，今天在台北上班，坐捷運的時候想說今天行程就開個會就好，便開心去上公司，結果一刷完卡，走去位置的路上，順手開個郵件，看到主管寄信來，一打開發現要做事，還是超級急件，今天下午兩點要交，這些都讓心情不美麗了，便癱軟在位置上想要怎麼做，主旨是說一個行政機關
2025/10/27 是圓圓過世後的第一百四十一天，今天選擇在台北上班，早上搭捷運的時候，西瓜哥問我今天有沒有要去桃園，我說沒有，我要去台北睡覺，西瓜哥好像有點難過，至於為什麼要去睡覺呢，通常放完假要上班的那個晚上都會失眠，然後昨天不知道怎麼搞的，一躺著要睡覺就出現 2025/06/08 安樂的畫面
2025/10/26 是圓圓過世後的第一百四十天，今天十點起床，到家裡集合，說是重陽節要提早拜拜，拜拜前我先吃早餐，後來就燒香拜拜，主要是跟祖先說希望家裡大家健康、股票賺錢、跟圓圓還有緣分再見面，然後就開始看電視，陪毛豆哥的妹妹看獵人，而毛豆哥則是被抓去複習功課，覺得現在小孩好辛苦，東學西學，也不知
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後來就吃飯，吃完飯就大家各玩各的，有的玩軟棒球，毛豆哥
2025/10/24 是圓圓過世後的第一百三十八天，今天終於可以睡到自然醒，睡到十一點起床，然後就邊吃早餐，邊配玩命關頭，以前最喜歡這種涼涼的天氣，因為悠哉看電視喝咖啡的時候，盤著腿，圓圓就會窩在盤腿的那個洞洞中，雖然很重腳會麻，但我卻很喜歡，很溫暖也很軟。如果是冬天的時候，早上喝咖啡看新聞，圓圓也
2025/10/23 是圓圓過世後的第一百三十七天，今天在台北上班，抱著準備放假的心情來休息一天，一到公司就是癱軟看股票、聊天、找工作，順便追蹤西瓜哥上班遲到的進度，從公司群組得知其他分公司已經公佈升遷名單了，於是我就用同事教我的神秘技巧偷看名單，結果發現我這個分公司還沒公佈，倒是有公佈一個，是我這
2025/10/22 是圓圓過世後的第一百三十六天，今天在台北上班，一路上還是頂著風雨上班，很是不方便，到公司就就累累的，於是展開休息模式，一邊看股票，一邊聊天，最重要的事情是找工作，一整個早上沒停止過，中途有高雄合作案子的同事敲我訊息，問我一些東西的規劃，還真是比我想像積極，另外昨天的那場會議，主
2025/10/21 是圓圓過世後的第一百三十五天，今天在台北上班，一早下大雨，有比較晚出門，快到公司的時候我就一路快走，就怕晚到公司，結果刷 09:01 的卡，我實在是傻眼，因為這樣我還要進公司內網改出差單，於是我就邊改出差單，邊看股票，然後用 PayPal 記帳的事情，順便再開一個 PayPal
2025/10/20 是圓圓過世後的第一百三十四天，今天去桃園上班，有段時間沒去了，今天風大雨大，一路上非常的塞車，在路上就想到雨大，不知道圓圓會不會怕，圓圓一向不喜歡水，另外就是覺得昨天睡覺滿有感的，天氣有變涼了，如果圓圓還在的話，我在看書的時候，圓圓就會先來暖床了 (還會打呼)，等我要睡覺的時候
2025/10/19 是圓圓過世後的第一百三十三天，今天大概十點起床，起床後吃燒餅油條當早餐，然後一邊配電視，剛好看到玩命關頭 7 的電影，讓我想起以前在新竹，跟實驗室學姊一起晚上去看這齣電影，那時候她說想去看，但是又怕穿太露被跟蹤，聽到這我就知道什麼意思，我就說那不然我跟妳去唄，她說這樣你只是換個
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 222 | GPT 4 & RAG 測試，我們完成書籍：Transformers
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
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延續 AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數能執行文章內容檢索：
def fetch
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延續 AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數透過使用使用者請求中的關鍵字來選擇 URL
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們將建立一個實作 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的入門程式，文檔檢索並不是什麼新鮮事，自從幾十年前資料庫查詢出現以來，知識
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
注意 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 的格式，當中有兩種角色，分別為：
System Role
User Role
而各
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回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 中給出了一段程式做推論，當中不乏很多超參數，我們可以試著調配看看：
model
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我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
這次我想請 GPT 4 幫
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比方說問 ChatGPT
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比方說問 ChatGPT
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在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 應用程式開發人員可能面臨的一些挑戰和風險，以下是條列與舉例：
偏差可能會影響結果：貸款核准模型因為其訓練資料有偏差而有性別上的差別待遇
錯誤可能造成傷害：自動駕駛汽車遇到系統故障而導致車禍
資料可能遭到
Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 是可模仿人類行為與能力的軟體，主要的工作包含：
機器學習：這通常是 AI 系統的基礎，且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式
電腦視覺：透過相機、影片和影像，以視覺方式解譯世界的 AI 功能
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
哪兩個場景是自然語言處理工作負載的範例？每個正確答案都代表一個完整的解決方案。
A: 監控機器的溫度，當溫度達到特
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序，以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務？
A: 文字分析
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
選出正確完成句子的答案。
您有一個資料庫，其中包含員工及其照片的清單。您正在標記員工的新照片。對於以下每個陳述，如果該陳述為真，則選擇“是”。否則，選擇「否」
您需要開發一個行動應用程序，供員工在旅行時掃描和儲存他們的費用。您應該使用哪種類型的
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選擇「否」
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選
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將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答，請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
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一家公司僱用了一支客戶服務代理團隊為客戶提供電話和電子郵件支援。該公司開發了一個網路聊天機器人，可以自動回答常見的客戶問題。透過
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偏差可能會影響結果：貸款核准模型因為其訓練資料有偏差而有性別上的差別待遇
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最近接了一個AI專案，客戶要求以AI方式實現節能功能，以下提供我的專案思考軌跡：
面對這樣的技術，我第一個想到使用Reinforcement Learning技術，然而這裡我思考一件事，這個專案是要幫助客戶賺錢的，在沒有Digital Twin的搭配之下，貿然使用Reinforcement L
上週發了一篇AI書單推薦
今天來談談，我是怎麼學習的，我總共學了七年AI，自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟，更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄
我的建議是這樣：
先花兩年把Machine Learning學完，當中會遇到很多數學問題，這方面可以「在遇到問題時」再去翻
這篇介紹我看過的AI書籍中，覺得很棒的書單，我按照不同的AI作法來分類：
Machine Learning:
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011
The Elements of Statis
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為Prompt Engineering
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路，以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外，然而這些持續受到爭議：黑盒子，也就是說我們不知道它內部怎麼運作，只知道給它一段話，它就會輸出一段話來回應。
以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題：
透明性 Transparency
以LLM模型的開
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
最近接了一個AI專案，客戶要求以AI方式實現節能功能，以下提供我的專案思考軌跡：
面對這樣的技術，我第一個想到使用Reinforcement Learning技術，然而這裡我思考一件事，這個專案是要幫助客戶賺錢的，在沒有Digital Twin的搭配之下，貿然使用Reinforcement L
上週發了一篇AI書單推薦
今天來談談，我是怎麼學習的，我總共學了七年AI，自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟，更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄
我的建議是這樣：
先花兩年把Machine Learning學完，當中會遇到很多數學問題，這方面可以「在遇到問題時」再去翻
這篇介紹我看過的AI書籍中，覺得很棒的書單，我按照不同的AI作法來分類：
Machine Learning:
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011
The Elements of Statis
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為Prompt Engineering
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路，以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外，然而這些持續受到爭議：黑盒子，也就是說我們不知道它內部怎麼運作，只知道給它一段話，它就會輸出一段話來回應。
以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題：
透明性 Transparency
以LLM模型的開
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
工欲善其事，必先利其器，要打造屬於自己的Chat GPT之前，我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境，它可以免費使用GPU來加速AI的運算，非常適合沒有錢添購GPU，但又想學習前沿AI技術的人。
第一步：打開Google瀏覽器，並點選右上方的「方格子點點」，接著選擇「雲端硬碟」
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2.1.1.2 Probability Distributions
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2 Probability Theory
2.1 Motivation
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.4 Historical Notes
這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史，當中尚做了
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 3講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 2講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 1講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
We begin in
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.2 Structured Probabilistic Models
既然要融入Uncertainty和Probability
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
工欲善其事，必先利其器，要打造屬於自己的Chat GPT之前，我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境，它可以免費使用GPU來加速AI的運算，非常適合沒有錢添購GPU，但又想學習前沿AI技術的人。
第一步：打開Google瀏覽器，並點選右上方的「方格子點點」，接著選擇「雲端硬碟」
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2.1.1.2 Probability Distributions
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2 Probability Theory
2.1 Motivation
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.4 Historical Notes
這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史，當中尚做了
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 3講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 2講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 1講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
We begin in
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.2 Structured Probabilistic Models
既然要融入Uncertainty和Probability
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 影片的程式為：
!pip install "stability_sdk[anim_ui]"
!git
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的測試部分為：
images = model.text_to_image("photograph of an as
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的必要安裝包為：
try:
import tensorflow as tf
print(tf.__versio
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的 Output 部分為：
# Exit Flow
x = keras.layers.GroupNormaliz
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的 Up-Sampling 部分為：
# Upsampling Flow
for _ in range(3):
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
想像你正在改進一張「雜訊重重」的圖像，如果一次修改過多，可能會偏離主題，因此，你必須將工作分成小步驟來進行，每完成一個小且漸進的步驟後，你都需要重新檢查主題，以確保你的
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的隨機初始圖片部分為：
def _get_initial_diffusion_noise(self, batch_
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Stability AI 實現 Stable Diffusion 影片的程式為：
!pip install "stability_sdk[anim_ui]"
!git
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的測試部分為：
images = model.text_to_image("photograph of an as
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的必要安裝包為：
try:
import tensorflow as tf
print(tf.__versio
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的 Output 部分為：
# Exit Flow
x = keras.layers.GroupNormaliz
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的 Up-Sampling 部分為：
# Upsampling Flow
for _ in range(3):
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
想像你正在改進一張「雜訊重重」的圖像，如果一次修改過多，可能會偏離主題，因此，你必須將工作分成小步驟來進行，每完成一個小且漸進的步驟後，你都需要重新檢查主題，以確保你的
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的隨機初始圖片部分為：
def _get_initial_diffusion_noise(self, batch_
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 216 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例 2：關於一位穿越時空的歷史學家的短篇故事
使用者 Prompt：充當世界一流的思維導圖生成器
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 214 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 213 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 212 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 211 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 210 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例 1：關於氣候變遷的辯論演講
使用者 Prompt：充當世界一流的思維導圖生成器，為有關氣候變
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
使用以下提示範本自主製作全面的心智圖：
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
心智圖可以手動執行，也可以藉助 ChatGPT 等工具來製作完整的心智圖。下面提供了一個結構化提示模板，
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 216 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例 2：關於一位穿越時空的歷史學家的短篇故事
使用者 Prompt：充當世界一流的思維導圖生成器
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 214 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 213 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 212 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 211 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 210 | Mind Mapping
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例 1：關於氣候變遷的辯論演講
使用者 Prompt：充當世界一流的思維導圖生成器，為有關氣候變
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
使用以下提示範本自主製作全面的心智圖：
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
心智圖可以手動執行，也可以藉助 ChatGPT 等工具來製作完整的心智圖。下面提供了一個結構化提示模板，
