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课程描述：生成式人工智能正在以各种可能的方式改变现代生活的面貌，而深度学习革命的巨大成功使其成为可能。生成式人工智能的核心是隐式学习训练数据集的底层分布，目标是从该分布（生成模型）中采样以生成类似但未见过的数据。GenAI 的历史可以追溯到变分自动编码器、生成对抗网络 (GAN) 以及最近的扩散模型的设计。这些概念是已知 genAI 模型（如 ChatGPT、Gemini、Llama 等）的超大模型的核心，这些模型在海量数据上进行训练，目标是学习合成“真实数据”。尽管取得了成功，但 genAI 模型仍存在许多问题，其中最主要的是隐私（训练数据的隐私）和公平性（不同人口统计数据的结果的公平性）。
EEE 598 生成式人工智能：理论与实践（2025 年春季）
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