Návrh Školení

Úvod do Generative AI

  • Definování generativní AI
  • Přehled generativních modelů (GAN, VAE atd.)
  • Aplikace a případové studie

Potřeba syntetických dat

  • Omezení reálných dat
  • Obavy o soukromí a bezpečnost
  • Zvýšení robustnosti modelu AI

Generování syntetických dat

  • Techniky pro generování syntetických dat
  • Zajištění kvality a rozmanitosti dat
  • Praktický workshop: Vytvoření své první syntetické datové sady

Vyhodnocování syntetických dat

  • Metriky pro hodnocení kvality syntetických dat
  • Porovnání výkonu syntetických a reálných dat
  • Analýza případové studie

Etické a právní aspekty

  • Navigace v etickém prostředí
  • Právní rámce a dodržování
  • Vyvažování inovací a odpovědnosti

Pokročilá témata v syntéze dat

  • Syntetická data pro učení bez dozoru
  • Syntéza dat mezi doménami
  • Budoucí trendy v generativní umělé inteligenci

Projekt Capstone

  • Aplikace znalostí na scénáře reálného světa
  • Vypracování strategie syntetických dat
  • Hodnocení a zpětná vazba

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení základních konceptů strojového učení
  • Zkušenosti s programováním Python
  • Znalost pracovních postupů pro datovou vědu

Publikum

  • Datoví vědci
  • praktikující AI
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie