Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì?
- Generative AI so với các loại hình trí tuệ nhân tạo khác
- Tổng quan về các kỹ thuật và mô hình chính trong trí tuệ nhân tạo tạo sinh
- Ứng dụng và các trường hợp sử dụng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh
- Thách thức và hạn chế của trí tuệ nhân tạo tạo sinh
Tạo hình ảnh với Generative AI
- Tạo hình ảnh từ mô tả văn bản
- Sử dụng GAN để tạo hình ảnh chân thực và đa dạng
- Sử dụng VAE để tạo hình ảnh với các biến tiềm ẩn
- Sử dụng chuyển đổi phong cách để áp dụng các phong cách nghệ thuật cho hình ảnh
Tạo văn bản với Generative AI
- Tạo văn bản từ các câu lệnh văn bản
- Sử dụng các mô hình dựa trên Transformer để tạo văn bản có ngữ cảnh và mạch lạc
- Sử dụng tóm tắt văn bản để tạo các bản tóm tắt ngắn gọn của các văn bản dài
- Sử dụng diễn giải lại văn bản để tạo các cách khác nhau để diễn đạt cùng một ý nghĩa
Tạo âm thanh với Generative AI
- Tạo giọng nói từ văn bản
- Tạo văn bản từ giọng nói
- Tạo nhạc từ văn bản hoặc âm thanh
- Tạo giọng nói với một giọng cụ thể
Tạo các loại nội dung khác với Generative AI
- Tạo mã từ ngôn ngữ tự nhiên
- Tạo phác thảo 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 sự đa dạng của nội dung trong trí tuệ nhân tạo tạo sinh
- Sử dụng các chỉ số như điểm Inception, khoảng cách Fréchet Inception và điểm BLEU
- Sử dụng đánh giá của con người thông qua crowdsourcing và khảo sát
- Áp dụng các phương pháp đánh giá đối nghịch như bài kiểm tra Turing và bộ phân biệt
Hiểu các tác động đạo đức và xã hội của Generative AI
- Đảm bảo tính công bằng và trách nhiệm giải trình
- Tránh lạm dụng và sử dụng sai mục đích
- Tôn trọng quyền và quyền riêng tư của người tạo và người tiêu dùng nội dung
- Thúc đẩy sự sáng tạo và hợp tác của con người và trí tuệ nhân tạo
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Requirements
- Sự hiểu biết về các khái niệm và thuật ngữ AI cơ bản
- Kinh nghiệm với lập trình Python và phân tích dữ liệu
- Làm quen với các framework học sâu như TensorFlow hoặc PyTorch
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà phát triển AI
- Người đam mê AI
14 Hours
