Schița de curs

Introducere în Generative AI

  • Definirea AI generativă
  • Prezentare generală a modelelor generative (GAN-uri, VAE-uri etc.)
  • Aplicații și studii de caz

Nevoia de date sintetice

  • Limitări ale datelor reale
  • Preocupări legate de confidențialitate și securitate
  • Îmbunătățirea robusteții modelelor de inteligență artificială

Generarea de date sintetice

  • Tehnici de generare a datelor sintetice
  • Asigurarea calității și diversității datelor
  • Atelier practic: Crearea primului dvs. set de date sintetice

Evaluarea datelor sintetice

  • Metrici pentru evaluarea calității datelor sintetice
  • Compararea performanțelor datelor sintetice cu cele reale
  • Analiza studiilor de caz

Aspecte etice și juridice

  • Navigarea în peisajul etic
  • Cadre juridice și conformitate
  • Echilibrul între inovație și responsabilitate

Subiecte avansate în sinteza datelor

  • Date sintetice pentru învățarea nesupravegheată
  • Sinteza datelor în mai multe domenii
  • Tendințe viitoare în IA generativă

Proiect Capstone

  • Aplicarea cunoștințelor la scenarii din lumea reală
  • Dezvoltarea unei strategii de date sintetice
  • Evaluare și feedback

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale învățării automate
  • Experiență cu programarea Python.
  • Familiaritate cu fluxurile de lucru în domeniul științei datelor

Audiență

  • Oameni de știință de date
  • Practicieni AI
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite