Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Czym jest generatywna AI?
- Generatywna AI a inne typy AI
- Przegląd głównych technik i modeli w generatywnej AI
- Zastosowania i przypadki użycia generatywnej AI
- Wyzwania i ograniczenia generatywnej AI
Tworzenie obrazów za pomocą generatywnej AI
- Generowanie obrazów na podstawie opisów tekstowych
- Wykorzystanie GAN-ów do tworzenia realistycznych i różnorodnych obrazów
- Wykorzystanie VAE-ów do tworzenia obrazów z ukrytymi zmiennymi
- Wykorzystanie transferu stylu do aplikowania stylów artystycznych na obrazach
Tworzenie tekstu za pomocą generatywnej AI
- Generowanie tekstu na podstawie tekstowych podpowiedzi
- Wykorzystanie modeli opartych na transformatorach do tworzenia spójnego tekstu z kontekstem
- Wykorzystanie podsumowywania tekstu do tworzenia zwięzłych streszczeń długich tekstów
- Wykorzystanie parafrazowania tekstu do tworzenia różnych sposobów wyrażania tego samego znaczenia
Tworzenie dźwięku za pomocą generatywnej AI
- Generowanie mowy z tekstu
- Generowanie tekstu z mowy
- Generowanie muzyki z tekstu lub dźwięku
- Generowanie mowy z określonym głosem
Tworzenie innych treści za pomocą generatywnej AI
- Generowanie kodu z języka naturalnego
- Generowanie szkiców produktów z tekstu
- Generowanie wideo z tekstu lub obrazów
- Generowanie modeli 3D z tekstu lub obrazów
Ocena generatywnej AI
- Ocena jakości i różnorodności treści generowanych przez generatywną AI
- Wykorzystanie metryk takich jak inception score, Fréchet inception distance i BLEU score
- Wykorzystanie oceny ludzkiej poprzez crowdsourcing i ankiety
- Stosowanie metod oceny poprzez testy Turinga i dyskryminatory
Zrozumienie etycznych i społecznych implikacji generatywnej AI
- Zapewnienie uczciwości i odpowiedzialności
- Unikanie nadużyć i niewłaściwego wykorzystania
- Szanowanie praw i prywatności twórców i konsumentów treści
- Wspieranie kreatywności i współpracy ludzi i AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych pojęć i terminologii związanych z AI
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie i analizie danych
- Znajomość frameworków do głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow lub PyTorch
Grupa docelowa
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Programiści AI
- Entuzjaści AI
Opinie uczestników (3)
Trenerzy mogą odpowiadać na wszystkie pytania i przyjmować wszelkie zapytania
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Szkolenie - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Przejrzenie różnych zastosowań i wykorzystania sztucznej inteligencji było pomocne. Cieszyłem się, że mogłem przejść przez opisy różnych agentów AI.
Axel Schulz - CANARIE Inc
Szkolenie - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Trener ma ogromną wiedzę, doskonałe umiejętności nauczania i udziela odpowiedzi na każde pytanie. Cała szkolenie było bardzo interesujące i poleciłbym je uczestniczyć.
Daria - LKQ Polska Sp. z o. o.
Szkolenie - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję