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)
Interaktywny styl, ćwiczenia
Tamas Tutuntzisz
Szkolenie - Introduction to Prompt Engineering
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wspaniały zasób materiałów do przyszłego wykorzystania, styl prowadzącego (wybucha dobrym humorem, wysoki poziom szczegółowości)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Szkolenie - Prompt Engineering for ChatGPT
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję