Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială Generativă

  • Definirea inteligenței artificiale generative
  • Prezentare generală a modelelor generative (GANs, VAEs, etc.)
  • Aplicații și studii de caz

Necessitatea Datelor Sintetice

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

Generarea Datelor Sintetice

  • Tehnici pentru generarea datelor sintetice
  • Asigurarea calității și diversității datelor
  • Atelier practic: Crearea primului set de date sintetice

Evaluarea Datelor Sintetice

  • Mărimi pentru evaluarea calității datelor sintetice
  • Compararea performanței datelor sintetice cu cele ale datelor reale
  • Analiza studiilor de caz

Aspecte Etice și Legale

  • Navigarea în peisajul etic
  • Cadre legale și conformitate
  • Eliberarea inovației cu responsabilitate

Subiecte Avansate în Sinteză de Date

  • Utilizarea datelor sintetice pentru învățare ne-supervisată
  • Sinteză trans-domain a datelor
  • Trenduri viitoare în inteligența artificială generativă

Proiect Final

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

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Oțelul unor noțiuni de bază despre învățarea automată
  • Experiență cu programarea în Python
  • Cunoașterea fluxurilor de lucru din știința datelor

Publicul-țintă

  • Științificii ai datelor
  • Practicionari AI
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite