Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji generacyjnej

  • Definiowanie sztucznej inteligencji generacyjnej
  • Przegląd modeli generacyjnych (GANs, VAEs, etc.)
  • Zastosowania i studia przypadków

Potrzeba danych syntetycznych

  • Ograniczenia danych rzeczywistych
  • Zagrożenia związane z prywatnością i bezpieczeństwem
  • Wzmocnienie odporności modeli AI

Generowanie danych syntetycznych

  • Techniki generowania danych syntetycznych
  • Zapewnienie jakości i różnorodności danych
  • Praktyczny warsztat: Tworzenie pierwszego zestawu danych syntetycznych

Ocenianie danych syntetycznych

  • Wskaźniki oceny jakości danych syntetycznych
  • Porównanie wydajności danych syntetycznych z rzeczywistymi
  • Analiza studiów przypadków

Aspekty etyczne i prawne

  • Nawigowanie w krajobrazie etycznym
  • Ramy prawne i zgodność
  • Balansowanie innowacji z odpowiedzialnością

Zaawansowane tematy w syntezie danych

  • Dane syntetyczne dla uczenia się niezależnego
  • Synteza danych między dziedzinami
  • Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji generacyjnej

Projekt końcowy

  • Zastosowanie wiedzy do rzeczywistych scenariuszy
  • Rozwijanie strategii danych syntetycznych
  • Ocena i opiniowanie

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Znajomość podstawowych koncepcji uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w programowaniu w języku Python
  • Zapoznanie z przepływami pracy nauki o danych

Grupa docelowa

  • Naukowcy danych
  • Specjaliści od AI
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie