Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere

  • Ce este AI Generativă?
  • AI Generativă vs alte tipuri de AI
  • Prezentare generală a principalelor tehnici și modele în AI Generativă
  • Aplicații și cazuri de utilizare ale AI Generative
  • Provocări și limite ale AI Generative

Crearea de Imagini cu AI Generativă

  • Generarea de imagini pe baza descrierilor text
  • Utilizarea GAN-urilor pentru a crea imagini realiste și diverse
  • Utilizarea VAE-urilor pentru a crea imagini cu variabile latente
  • Utilizarea transferului de stil pentru a aplica stiluri artistice imaginilor

Crearea de Text cu AI Generativă

  • Generarea de text pe baza prompturilor text
  • Utilizarea modelelor bazate pe transformatori pentru a crea text contextual și coerent
  • Utilizarea sumarizării textului pentru a crea rezumate concise ale textelor lungi
  • Utilizarea parafrazării textului pentru a crea modalități diferite de a exprima același sens

Crearea de Audio cu AI Generativă

  • Generarea de vorbire din text
  • Generarea de text din vorbire
  • Generarea de muzică din text sau audio
  • Generarea de vorbire cu o voce specifică

Crearea de Alte Tipuri de Conținut cu AI Generativă

  • Generarea de cod din limbaj natural
  • Generarea de schițe de produse din text
  • Generarea de video din text sau imagini
  • Generarea de modele 3D din text sau imagini

Evaluarea AI Generative

  • Evaluarea calității și diversității conținutului generat de AI Generativă
  • Utilizarea metricelor precum scorul Inception, distanța Fréchet Inception și scorul BLEU
  • Utilizarea evaluării umane prin crowdsourcing și sondaje
  • Aplicarea metodelor de evaluare adversară precum testele Turing și discriminatoare

Înțelegerea Implicațiilor Etici și Sociale ale AI Generative

  • Asigurarea corectitudinii și responsabilității
  • Evitarea utilizării greșite și abuzului
  • Respectarea drepturilor și confidențialității creatorilor și consumatorilor de conținut
  • Promovarea creativității și colaborării dintre om și AI

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor și terminologiei de bază din domeniul AI
  • Experiență în programarea Python și analiza datelor
  • Familiaritate cu framework-uri de învățare profundă precum TensorFlow sau PyTorch

Publicul Țintă

  • Oameni de știință de date
  • Dezvoltatori AI
  • Entuziaști AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite