Schița de curs

Introducere în AI Generativ

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

Necesitatea Datelor Sintetice

  • Limitările datelor reale
  • Preocupări legate de confidențialitate și securitate
  • Îmbunătățirea robusteței modelelor de AI

Generarea Datelor Sintetice

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

Evaluarea Datelor Sintetice

  • Metrici pentru evaluarea calității datelor sintetice
  • Compararea performanței datelor sintetice vs. reale
  • Analiza studiilor de caz

Aspecte Etica și Legale

  • Navigarea în peisajul etic
  • Cadre legale și conformitate
  • Echilibrarea inovației cu responsabilitatea

Subiecte Avansate în Sinteza de Date

  • Date sintetice pentru învățare nesupravegheată
  • Sinteza de date în domenii multiple
  • Tendințe viitoare în AI generativ

Proiect Final

  • Aplicarea cunoștințelor în scenarii reale
  • Dezvoltarea unei strategii de date sintetice
  • Evaluare și feedback

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

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

Public țintă

  • Oameni de știință de date
  • Practicieni AI
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite