什麼是 深度偽造（Deepfake）?
深度偽造（Deepfake）是結合「深度學習」（Deep Learning）與「偽造」（Fake）兩個詞的一種技術，主要利用人工智慧中的深度神經網絡，特別是生成對抗網絡（GANs），製作出極為逼真的合成影像、影片及聲音。這種技術可以將某個人的面部、表情、語音等特徵替換或合成到其他素材上，創造出外觀看似真實但內容完全虛假的媒體。
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什麼是 數據集（Dataset）?
數據集是機器學習與人工智慧領域中的基礎概念，指的是一組有組織且相關聯的數據集合。這些數據用於訓練、驗證和測試機器學習模型，幫助模型從中學習規律，建立預測或決策能力。簡單來說，數據集是模型學習的“教材”，其質量與多樣性直接影響模型的效果。
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數據增強（Data Augmentation）
數據增強是一種在機器學習和深度學習中常用的技術，通過對現有的訓練數據進行各種變換與加工，生成更多多樣化的新數據，從而擴大訓練資料集的規模和多樣性。這一方法有助於提升模型的泛化能力，減少過擬合現象，並提高模型在實際應用中的準確性和穩定性。
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什麼是 自定義模型?
自定義模型是指根據特定需求和應用場景，對已有的基礎模型進行修改、擴展或重新設計，以達到更適合特定任務目標的機器學習或深度學習模型。這種模型不是泛用的通用模型，而是經過個性化調整，能夠針對特定數據特徵、業務場景或性能指標進行優化，從而提升效果和效率。
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什麼是 對話式AI?
對話式AI是一種利用人工智慧技術，特別是自然語言處理（NLP）和機器學習，讓電腦或軟體能夠模擬人類語言交流，與用戶進行自然且有意義對話的系統。它通常應用於聊天機器人、語音助理和虛擬客服等場景，不僅能理解用戶的語音或文字輸入，還能根據上下文和用戶意圖生成符合語境的回應，實現智能互動。
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