課程介紹
受益於運算能力與科學理論的提升，生成式 AI 現在比以往任何時候都更容易觸及。生成式 AI 在各行各業中扮演著重要角色，應用範疇極廣，包括：創意內容生成、資料擴增、模擬與規劃、異常檢測、藥物開發、個人化推薦等。本課程中將深入探討降噪擴散模型，這是目前「文字生成圖像」流程中最受歡迎的選擇。
✅ 認證資訊：完成本課程評量後 *，即可取得 NVIDIA DLI 完課證明。
🌐 版本說明：本課程原文名稱為 [Generative AI with Diffusion Models]，已有正體中文版本，相關資訊皆以原廠為準。
課程定位
- 🟢 程度：技術 – 中級
- 🟢 主題：生成式 AI / LLM
- 🟢 完課證明：有
- 🟢 考試方式：網頁測驗
- 🟢 課程先修條件：熟悉深度學習框架（例如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras）
- 🟢 所需軟體：Python, 開發框架使用 PyTorch
- 🟢 所需硬體：可連上網際網路的筆記型電腦，用於連入 DLI 雲端虛擬機執行課程。筆記型電腦無須另外安裝程式
- 🟢 相關資訊：請參考 DLI 生成式 AI 學習路徑
- 🟢 課程定位：本課程位於 DLI 學習路徑之生成式 AI 分類，也歡迎從中找到更多您喜歡的課程
學習目標
- 🎯 構建 U-Net 架構以從純雜訊中生成影像
- 🎯 透過降噪擴散過程提升生成影像的品質
- 🎯 利用上下文嵌入控制影像輸出結果
- 🎯 使用 CLIP (對比式語言—影像預訓練) 神經網路，根據英文文字提示詞生成影像
課程特色
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- 🚀 深入生成式 AI 核心底層：帶領學員深入探討當前最頂尖的去噪擴散模型理論，理解從純雜訊中生成高品質影像的科學原理，掌握生成式 AI 的技術基石。
- 🚀 手把手建構 U-Net 骨幹架構：從零開始學習如何設計並實作 U-Net 深度學習架構。透過實際編碼，學員將學會如何訓練模型精準識別並去除影像雜訊，建立對影像處理網路的深刻直覺。
- 🚀 精準的影像生成控制技術：掌握上下文嵌入 (Context Embeddings) 與無分類器引導 (Classifier-Free Guidance) 技術，讓學員可精確引導模型輸出符合預期條件的結果。
- 🚀 多模態 CLIP 模型整合：串接 OpenAI 開發的 CLIP 對比式語言—影像預訓練技術，將文字語義與影像視覺無縫接軌，理解現代「文字生成影像 (Text-to-Image)」流程的運作秘密。
- 🚀 全方位的模型優化與效能提升：課程涵蓋多項關鍵最佳化技術，有效提升模型的訓練穩定度與生成效能。
- 🚀 原廠認證：完成課程評量驗證學習成效，通過即可取得完課證明。
第一天課程表：生成式 AI 基礎應用
| 時間 | 內容摘要 |
|---|---|
| 10:00 – 10:30 | DLI 簡介與 NVIDIA NIM 入門 － 簡介 NVIDIA DLI 深度學習學院與主流 AI 工具 － 註冊 NVIDIA 開發者帳號 － 介紹 DLI 的生成式 AI 學習路徑 |
| 10:30 – 12:00 | U-Net 架構 － 建構 U-Net 架構與其中重要元件 － 訓練模型以去除影像中的雜訊 |
| 12:00 – 13:00 | 午餐時間 |
| 13:00 – 14:40 | 擴散模型 － 定義前向擴散函數 － 更新 U-Net 架構以適應時步 － 定義反向擴散函數 |
| 15:00 – 16:40 | 最佳化技術 － 實作群組正規化 － GELU 觸發函數與應用情境 － 實作重排池化 － 實作正弦位置嵌入 |
| 16:40 – 17:00 | Q&A 與複習 － 回顧本日學習內容並解答問題 |
第二天課程表：Isaac Sim 機器人模擬
| 時間 | 內容摘要 |
|---|---|
| 10:00 – 12:00 | 無分類器擴散引導 － 對 U-Net 加入類別嵌入 － 使用伯努利遮罩 (Bernoulli mask) 訓練模型 － 理解如何調整引導權重 |
| 12:00 – 13:00 | 午餐時間 |
| 13:00 – 15:20 | CLIP (對比語言-影像預訓練) － 使用 CLIP 編碼 － 理解共享映射空間 － 使用 CLIP 建立文字生成圖像神經網路 |
| 15:30 – 16:30 | 課程評量 － 完成課程評量並取得 NVIDIA 原廠完課證明 |
| 16:30 – 17:00 | 結尾與後續資源 － 講師解題分享、完成工作坊問卷調查 |
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* 須完成該課程所指定之課程評量，難度根據各課程而有不同。
** 翰尼斯企業有限公司（29070497）為正式註冊之法人，CAVEDU 為其教育部門。
