Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Generative AI
- Definiowanie generative AI
- Przegląd modeli generatywnych (GANs, VAEs, itp.)
- Zastosowania i studia przypadków
Potrzeba Danych Syntetycznych
- Ograniczenia danych rzeczywistych
- Kwestie prywatności i bezpieczeństwa
- Zwiększanie odporności modeli AI
Generowanie Danych Syntetycznych
- Techniki generowania danych syntetycznych
- Zapewnianie jakości i różnorodności danych
- Warsztat praktyczny: Tworzenie pierwszego syntetycznego zbioru danych
Ocena Danych Syntetycznych
- Metryki oceny jakości danych syntetycznych
- Porównanie wydajności danych syntetycznych i rzeczywistych
- Analiza studium przypadku
Aspekty Etyczne i Prawne
- Poruszanie się w krajobrazie etycznym
- Ramy prawne i zgodność
- Równoważenie innowacji z odpowiedzialnością
Zaawansowane Tematy w Syntezie Danych
- Dane syntetyczne do uczenia nienadzorowanego
- Synteza danych między domenami
- Przyszłe trendy w generative AI
Projekt Końcowy
- Zastosowanie wiedzy w rzeczywistych scenariuszach
- Opracowanie strategii danych syntetycznych
- Ocena i feedback
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość procesów nauki o danych
Publiczność
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Praktycy AI
21 godzin
Opinie uczestników (2)
Była dość interaktywna, dobrze skupiona na naszych obszarach zainteresowań. Daje dobrą podstawę do dalszego rozwoju w tej dziedzinie.
Donal Carroll - Teleflex Medical Europe Ltd
Szkolenie - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Znakomity poziom wiedzy trenera
Pawel Dykowski - LKQ Polska Sp. z o. o.
Szkolenie - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję