Návrh Školení

Úvod

  • Co je generativní AI?
  • Generativní AI vs. jiné typy AI
  • Přehled hlavních technik a modelů v generativní AI
  • Aplikace a případy použití generativní umělé inteligence
  • Výzvy a omezení generativní umělé inteligence

Vytváření obrázků pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování obrázků z textových popisů
  • Použití GAN k vytváření realistických a různorodých obrázků
  • Použití VAE k vytvoření obrázků s latentními proměnnými
  • Použití přenosu stylů k aplikaci uměleckých stylů na obrázky

Vytváření textu pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování textu z textových výzev
  • Použití modelů založených na transformátoru k vytvoření textu s kontextem a soudržností
  • Použití sumarizace textu k vytvoření stručných shrnutí dlouhých textů
  • Použití textových parafrází k vytvoření různých způsobů vyjádření stejného významu

Vytváření zvuku pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování řeči z textu
  • Generování textu z řeči
  • Generování hudby z textu nebo zvuku
  • Generování řeči s konkrétním hlasem

Vytváření jiného obsahu pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování kódu z přirozeného jazyka
  • Generování náčrtů produktů z textu
  • Generování videa z textu nebo obrázků
  • Generování 3D modelů z textu nebo obrázků

Vyhodnocování generativní umělé inteligence

  • Hodnocení kvality a rozmanitosti obsahu v generativní umělé inteligenci
  • Pomocí metrik, jako je počáteční skóre, Fréchetova počáteční vzdálenost a BLEU skóre
  • Využití lidského hodnocení prostřednictvím crowdsourcingu a průzkumů
  • Aplikace kontradiktorních metod hodnocení, jako jsou Turingovy testy a diskriminátory

Pochopení etických a sociálních důsledků generativní umělé inteligence

  • Zajištění spravedlnosti a odpovědnosti
  • Předcházení zneužití a zneužití
  • Respektování práv a soukromí tvůrců obsahu a spotřebitelů
  • Podpora kreativity a spolupráce člověka a umělé inteligence

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení základních pojmů a terminologie umělé inteligence
  • Zkušenosti s Python programováním a analýzou dat
  • Znalost rámců hlubokého učení, jako jsou TensorFlow nebo PyTorch

Publikum

  • Datoví vědci
  • Vývojáři AI
  • nadšenci AI
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie