![[AI人工智慧] 你也能成為編曲大師！探索如何運用 AudioCraft 以文字創造音樂](https://img.youtube.com/vi/7iVDHZhUTzo/0.jpg)
現今人工智慧的進步為我們的生活帶來了前所未有的變革。你或許已熟悉使用ChatGPT創作文章、寫信、翻譯或是使用MidJourney、DALL-E以文字產生千變萬化的圖片，但今天，我們要談論的不僅僅是生文、生圖，我們要談論的是如何利用文字生成音樂！有了AudioCraft，現在你不需要專業的音樂背景，只要提供文字，AudioCraft就能為您生成旋律，音樂家可以獲取新的靈感，而中小企業主也可以輕鬆地為他們的廣告增加配樂，相信有了AudioCraft，再搭配自己的音樂品味，相信在不久的將來，大家都可以成為音樂創作大師！
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這個章節介紹了如何安裝和使用Visual Studio Code（VSCode）。 VSCode是一個免費且開源的程式碼編輯器，適用於各種程式語言。安裝非常簡單，只需要從官方網站下載安裝檔進行安裝。它提供了很多方便的功能，如自動完成 語法檢查 變數跳躍等。並且支援許多擴充套件，可以根據需要進行自定義配置。你可以安裝相關的擴充套件，如語言支援 程式碼格式化工具 Git整合等等，以提高編程效率。這個章節將帶領你了解如何安裝和操作VSCode，方便快速上手並提高程式碼編寫的效率。
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第三方套件是由非官方開發人員或組織創建和維護的Python套件，可擴展Python的功能。這些套件提供了各種功能和工具，可用於不同的應用。由於Python開源且廣泛使用，對於開發人員來說可以輕鬆獲取並使用這些套件。不同的第三方套件可以提供不同的特性和功能，使得Python更加具有彈性和豐富性。
開始上課![[AI人工智慧] 使用 Ollama 調用本地語言模型生成文章並且辨識圖片內容](https://img.youtube.com/vi/aKcAIfhzW68/0.jpg)
Ollama是一款能在個人電腦上輕鬆部署和使用語言模型的工具，透過Ollama，我們便能在終端機使用：1. 聯發科的 Breeze 7b 模型、2. 利用 Python 接合 Ollama 的端口，3. 甚至使用 Llava 模型智慧地重命名文件中的圖片。透過本地端部署的大型語言模型，便能在保障隱私與安全的前提下，有效能夠提高工作效率。
開始上課![[AI人工智慧] 快速玩轉AI：使用LM Studio在個人電腦上部署Google新開源大型語言模型Gemma](https://img.youtube.com/vi/0Nc6gOJWbhk/0.jpg)
Google最近發布了新的開源大型語言模型Gemma，似乎是為了與Meta的Llama2與OpenAI展開競爭。Google 此次提供了2B和7B兩種模型，目的在應用於較低配置的運行環境上離線使用，彰顯了Google想在邊緣AI領域獨佔鰲頭的野心。以下我們將一起探討如何在個人電腦上快速利用LM Studio 部署Gemma 2B，讓大家親身體驗這款先進語言模型的卓越性能吧！
開始上課![[AI人工智慧] EasyOCR v.s. PaddleOCR 誰才是圖片轉文字(OCR)的最佳神器?!](https://img.youtube.com/vi/wWhampV9ebM/0.jpg)
光學字元辨識(OCR)能夠將紙上文字數位化，使得資訊管理變得更加方便，例如：將書籍掃描成電子版、識別及翻譯外國的路標或菜單，以及將手寫筆記快速轉化成文字檔。本文介紹如何透過 Python使用EasyOCR和PaddleOCR兩種開源工具，可以簡單地識別圖片中的文字。同時，影片中亦比較了兩個套件與不同類型文字的識別準確率。
開始上課![[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型，打造屬於自己的ChatGPT](https://img.youtube.com/vi/i6xZJTRv_z0/0.jpg)
ChatGPT是一個強大的語言模型，不僅可以寫信、摘要文章、翻譯，還能協助寫程式。然而，與ChatGPT對話時也引發了擔憂，擔心機密或敏感資料可能因此外流。所幸，Meta公司推出了開源的Llama2模型，可以在本地部署並在離線環境下使用。這個模型減少了與外部服務的數據傳輸，提高了安全性。本課程介紹了在Colab上使用Llama2模型的示範，包括下載、使用transformers套件載入模型以及生成對話結果。
開始上課![[ChatGPT] 個人化Llama2 ！如何在Colab中運用自己的資料集微調 Llama2 模型](https://img.youtube.com/vi/NqIEJAy09o4/0.jpg)
LLaMA-Efficient-Tuning 是一個簡易的大型語言模型微調框架，能夠進行PEFT並支援訓練多種大型語言模型，如LlaMA2、BLOOM、Falcon 和 Baichuan。微調步驟包括安裝 LLaMA-Efficient-Tuning、調整 dataset_info.json 加入自己的資料集描述、導入自己的監督式微調資料集、以及使用內建指令進行監督式微調和預測生成。有了Llama2，再搭配自己的資料集，相信在不久的將來，大家都可以使用LLaMA-Efficient-Tuning快速有效地微調Llama2模型以適應特定需求。
開始上課![[AI人工智慧] DeepSeek 部署全攻略 –從 1.5B 蒸餾模型到 671B 滿血模型](https://img.youtube.com/vi/tLb8KWsAMSk/0.jpg)
DeepSeek 模型以其強大的671B參數引起開發者關注，但部署方式選擇成為關鍵問題。大數學堂介紹了四種部署方案：適合入門的Ollama和LM Studio、適合正式環境的vLLM，以及需要技術背景但資源需求較低的Llama.cpp。無論您是新手或專業開發者，都能根據自身需求和技術能力，選擇合適的部署方式來體驗DeepSeek的功能。
開始上課![[爬蟲實戰] 如何不寫任何一行程式碼透過低代碼Low-Code / No-Code 工具 Playwright撰寫網頁自動化瀏覽程式](https://img.youtube.com/vi/moeAmM-7ybE/0.jpg)
Playwright是一個低代碼/無代碼開源工具，可以讓不懂編寫程式的人快速撰寫Python腳本進行自動化操作。使用Playwright，使用者可以輕鬆地對網頁進行複雜操作，無論多麼繁瑣，只需極短的時間就能完成。這對需要自動化的工作流程非常方便。使用者可以在提供的影片和程式碼鏈接中了解更多詳細信息。
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