Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Generative AI là gì?
- Generative AI so với các loại AI khác
- Tổng quan về các kỹ thuật và mô hình chính trong Generative AI
- Ứng dụng và trường hợp sử dụng của Generative AI
- Thách thức và giới hạn của Generative AI
Tạo hình ảnh bằng Generative AI
- Tạo hình ảnh từ mô tả bằng văn bản
- Sử dụng GANs để tạo ra hình ảnh chân thực và đa dạng
- Sử dụng VAEs để tạo hình ảnh với biến số ẩn
- Sử dụng chuyển đổi phong cách để áp dụng phong cách nghệ thuật cho hình ảnh
Tạo văn bản bằng Generative AI
- Tạo văn bản từ các đề xuất văn bản
- Sử dụng các mô hình dựa trên transformer để tạo văn bản có ngữ cảnh và nhất quán
- Sử dụng tóm tắt văn bản để tạo các tóm lược ngắn gọn từ văn bản dài
- Sử dụng thay đổi nghĩa văn bản để tạo ra các cách biểu đạt khác nhau cùng một ý nghĩa
Tạo âm thanh bằng Generative AI
- Tạo lời nói từ văn bản
- Tạo văn bản từ lời nói
- Tạo nhạc từ văn bản hoặc âm thanh
- Tạo lời nói bằng giọng điệu cụ thể
Tạo nội dung khác bằng Generative AI
- Tạo mã từ ngôn ngữ tự nhiên
- Tạo bản vẽ sản phẩm từ văn bản
- Tạo video từ văn bản hoặc hình ảnh
- Tạo mô hình 3D từ văn bản hoặc hình ảnh
Đánh giá Generative AI
- Đánh giá chất lượng và đa dạng nội dung trong Generative AI
- Sử dụng các chỉ số như inception score, Fréchet inception distance, và BLEU score
- Sử dụng đánh giá của người dùng thông qua crowdsourcing và khảo sát
- Áp dụng phương pháp đánh giá đối lập như Turing tests và discriminators
Hiểu về các ảnh hưởng đạo đức và xã hội của Generative AI
- Đảm bảo công bằng và trách nhiệm
- Tránh lạm dụng và vi phạm
- Kính trọng quyền và riêng tư của người tạo và sử dụng nội dung
- Thúc đẩy sáng tạo và hợp tác giữa con người và AI
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về các khái niệm và thuật ngữ cơ bản về Trí tuệ nhân tạo
- Kinh nghiệm lập trình Python và phân tích dữ liệu
- Quen với các khung làm việc học sâu như TensorFlow hoặc PyTorch
Đối tượng
- Kĩ sư dữ liệu
- Lập trình viên AI
- Những người yêu thích AI
14 Giờ học