Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială Generativă

  • Ce este Inteligența Artificială Generativă?
  • Istoria și evoluția Inteligenței Artificiale Generative
  • Noțiuni cheie și terminologie
  • Prezentare generală a aplicațiilor și potențialului Inteligenței Artificiale Generative

Fundamentele învățării automatizate

  • Introducere în învățarea automatizată
  • Tipuri de învățare automatizată: Supervizată, Nonsupervizată și Aprenderea prin Recompense
  • Algoritmi și modele de bază
  • Preprocesarea datelor și ingineria caracteristicilor

Bazele Învățării Profunde

  • Rețele neuronale și învățarea profunda
  • Funcțiile de activare, funcțiile de pierdere și optimizatori
  • Suprapasaj, subpasaj și tehnici de regularizare
  • Introducere în TensorFlow și PyTorch

Prezentare generală a modelelor generative

  • Tipuri de modele generative
  • Diferențele între modelele discriminante și cele generative
  • Aplicațiile modelelor generative

Autoencode-uri Variationale (VAE)

  • Comprehensia autoencode-urilor
  • Arhitectura VAE
  • Spațiul latent și importanța sa
  • Proiect manual: Construirea unei VAE simple

Rețele Adversarale Generative (GAN)

  • Introducere în GAN-uri
  • Arhitectura GAN: Generator și Discriminator
  • Antrenarea GAN-urilor și provocările asociate
  • Proiect manual: Crearea unei GAN-uri de bază

Modele Generative Avansate

  • Introducere în modele Transformer
  • Prezentare generală a modelelor GPT (Generative Pretrained Transformer)
  • Aplicațiile GPT la generarea de text
  • Proiect manual: Generarea de text cu un model GPT preantrenat

Etică și Implicații

  • Considerațiile etice în Inteligența Artificială Generativă
  • Prejudecățile și echitatea în modelele AI
  • Implicațiile viitoare și Inteligența Artificială responsabilă

Aplicații Industriale ale Inteligenței Artificiale Generative

  • Inteligența Artificială Generativă în arte și creativitate
  • Aplicații în afaceri și marketing
  • Inteligența Artificială Generativă în știință și cercetare

Proiect Capstone

  • Idee și propunere pentru un proiect de Inteligență Artificială Generativă
  • Colectarea și preprocesarea seturilor de date
  • Selectarea și antrenamentul modelelor
  • Evaluarea și prezentarea rezultatelor

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Oportunitatea de a înțelege conceptele de bază ale programării în Python
  • Experiență cu conceptele matematice de bază, mai ales probabilitate și algebră liniară

Publicul-țintă

  • Dezvoltatori
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite