AI 魔法教室-邱允文

  📌   生成式AI的原理與應用 🚀 一、生成式 AI 的原理與應用（原理篇） 生成式 AI（Generative AI）的核心原理是學習資料的潛在分佈模式，然後利用這些模式生成全新的、原創的資料，例如文字、圖像、音樂或程式碼。 核心原理與步驟詳解： 資料學習（Data Learning）： 細節： 模型會被輸入大量高品質、多樣化的訓練資料集（例如數十億的文本、圖像），並從中學習資料的 統計規律 和 結構特徵 。 提示詞/概念： 訓練資料集、潛在空間（Latent Space）、特徵提取。 模式編碼（Pattern Encoding）： 細節： 模型將輸入資料（如一句話或一張圖）轉換成一種 壓縮的數字表示 ，稱為 向量 或 潛在表示 。這就像將複雜的資訊濃縮成一個高維度空間中的點。 提示詞/概念： 編碼器（Encoder）、向量化（Vectorization）、嵌入（Embedding）。 內容生成（Content Generation）： 細節： 在生成階段，模型接收一個輸入（例如 Prompt 或隨機雜訊），並透過 解碼器 逐步將潛在表示轉換回人類可理解的輸出形式（如連貫的句子、清晰的圖像）。 提示詞/概念： 解碼器（Decoder）、採樣（Sampling）、注意力機制（Attention Mechanism）。 案例分析與 Prompt 範例： 案例 應用情境 重點細節說明 Prompt 示例 (繁體中文) 案例 1 文字生成 (LLMs) 模型學習語言的文法、語義和上下文關係，生成連貫的文章、摘要或對話。 Prompt 示例： 請撰寫一篇關於「量子運算如何改變未來醫療」的 500 字科普文章，強調其在藥物研發上的應用。 案例 2 圖像生成 (Diffusion Models) 模型學習圖像的像素分佈和物件結構，從雜訊中逐步去噪，生成符合文字描述的新圖像。 Prompt 示例： 一隻穿著太空服的柴犬，坐在火星紅色的岩石上，遠處是地球，風格為超現實主義油畫，4K。 案例 3 程式碼生成 模型學習數百萬行的程式碼庫，理解不同語言的語法和邏輯，根據需求描述生成可執行的程式碼片段。 Prompt 示例： 請用 Python 寫一個函式 (function)，功能是計算列表中所有偶數的平方和，並加上註解。 💡 二、生成式 A...

  💻  詳細解說如何使用 Python 的 嵌套 for 迴圈 並結合 if 條件判斷來生成一個 $6 \times 6$ 的乘法表，同時篩選並標記奇數和偶數乘積。 這個實務操作屬於 迴圈語法：嵌套迴圈與條件控制 的進階應用。 💻 完整程式碼範例： $6 \times 6$ 偶數乘積篩選表 案例一：基本 $6 \times 6$ 偶數篩選表 這個案例將嚴格按照提示詞要求，使用 if 條件判斷乘積的奇偶性，並使用星號 * 作為奇數乘積的佔位符。 步驟解說 (Step-by-Step) 定義處理範圍： 設定乘法表的維度為 $6 \times 6$ ，因此使用 range(1, 7) ，生成 $1$ 到 $6$ 的整數序列。 外部迴圈（行 i ）： 使用 for i in range(1, 7): ，變數 i 代表乘法的 第一個乘數 （行）。 內部迴圈（列 j ）： 嵌套 for j in range(1, 7): ，變數 j 代表乘法的 第二個乘數 （列）。 計算乘積與條件判斷： 計算乘積 result = i * j 。 使用模運算符 % 進行奇偶性檢查： if result % 2 == 0: 。如果餘數為 $0$ ，則結果為偶數。 偶數結果打印： 如果判斷為偶數，則格式化打印完整的算式，例如 2*3= 6 。 使用格式化字串 "{result:2}" 確保結果數字佔用 2 個字符，以維持對齊。 奇數佔位符打印： 如果判斷為奇數，則打印一個由星號組成的佔位符（例如 * * * ），這個佔位符的長度必須與偶數的輸出長度 大致相等 ，以保持網格結構。 換行控制： 在內部迴圈打印時，使用 end=" | " 保持在同一行。在內部迴圈結束後，使用單獨的 print() 實現換行。 程式碼細節 Python def generate_even_multiplication_table ( size ): """ 生成指定 size x size 的乘法表，只顯示偶數乘積，奇數使用佔位符。 """ print( f"\n--- 案例一：生成 {size} x {size} 偶數乘積...

  💻 使用 compile() 函數檢查 的方法，因為它最適合用於純粹的語法檢查而不會產生副作用。 以下是詳細的解說、完整的程式碼範例以及三個測試案例。 💻 完整程式碼範例：使用 compile() 函數捕獲 SyntaxError 這個範例中，我們將定義一個名為 check_syntax 的函數，它接受一個程式碼字串作為輸入，並利用 Python 的 compile() 函數來判斷該字串的語法是否有效。 步驟解說 (Step-by-Step) 定義檢查函數 check_syntax(code_string) ： 此函數接受一個參數 code_string ，即我們想檢查的 Python 程式碼。 實作 try...except 結構： 這是關鍵步驟。我們將嘗試執行可能拋出錯誤的程式碼放在 try 塊中。 呼叫 compile() 函數： 在 try 塊內，呼叫 compile(code_string, '<string>', 'exec') 。 '<string>' 是一個虛擬的檔案名。 'exec' 模式允許我們檢查多行的、可執行的語句（例如函數定義、 if 語句等）。 如果語法正確， compile() 會返回一個程式碼物件，並執行 return True 。 捕獲 SyntaxError ： 使用 except SyntaxError as e: 來專門捕獲語法錯誤。 如果語法錯誤發生， 程式流程會跳轉到此處。我們將打印出錯誤的詳細訊息（如錯誤類型和行號），並執行 return False 。 測試案例： 準備三種不同情況的程式碼字串進行測試，並打印結果。 程式碼範例 Python import sys def check_syntax ( code_string ): """ 使用 compile() 函數檢查給定程式碼字串的 Python 語法是否正確。 """ print( f"--- 檢查以下程式碼片段 ---\n {code_string} " ) try : # 嘗試...