Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie