Đề cương khóa học
Review of Generative AI Basics
- Phần tổng kết nhanh về các khái niệm về Generative AI
- Các ứng dụng nâng cao và nghiên cứu trường hợp
Deep Dive into Generative Adversarial Networks (GANs)
- Nghiên cứu chi tiết về các kiến trúc GAN
- Các kỹ thuật để cải thiện quá trình huấn luyện GAN
- Conditional GANs và các ứng dụng của chúng
- Dự án thực hành: Thiết kế một GAN phức tạp
Advanced Variational Autoencoders (VAEs)
- Khám phá giới hạn của VAEs
- Các biểu diễn không liên quan trong VAEs
- Beta-VAEs và ý nghĩa của chúng
- Dự án thực hành: Xây dựng một VAE nâng cao
Transformers and Generative Models
- Hiểu về kiến trúc Transformer
- Generative Pretrained Transformers (GPT) và BERT cho các nhiệm vụ sinh tạo
- Các chiến lược fine-tuning cho các mô hình sinh tạo
- Dự án thực hành: Fine-tuning một mô hình GPT cho một lĩnh vực cụ thể
Diffusion Models
- Giới thiệu về các mô hình diffusion
- Huấn luyện các mô hình diffusion
- Các ứng dụng trong việc sinh ảnh và âm thanh
- Dự án thực hành: Triển khai một mô hình diffusion
Reinforcement Learning in Generative AI
- Các cơ sở của reinforcement learning
- Tích hợp reinforcement learning với các mô hình sinh tạo
- Các ứng dụng trong thiết kế game và tạo nội dung thủ tục
- Dự án thực hành: Tạo nội dung với reinforcement learning
Advanced Topics in Ethics and Bias
- Deepfakes và phương tiện tổng hợp
- Phát hiện và giảm thiểu sai lệch trong các mô hình sinh tạo
- Các vấn đề pháp lý và đạo đức
Industry-Specific Applications
- Generative AI trong y tế
- Các ngành công nghiệp sáng tạo và giải trí
- Generative AI trong nghiên cứu khoa học
Research Trends in Generative AI
- Các tiến bộ và đột phá mới nhất
- Các vấn đề mở và cơ hội nghiên cứu
- Chuẩn bị cho sự nghiệp nghiên cứu trong Generative AI
Capstone Project
- Xác định một vấn đề phù hợp với Generative AI
- Chuẩn bị và tăng cường dữ liệu nâng cao
- Lựa chọn mô hình, huấn luyện và fine-tuning
- Đánh giá, lặp lại và trình bày dự án
Summary and Next Steps
Yêu cầu
- Hiểu biết về các khái niệm và thuật toán cơ bản về machine learning
- Kinh nghiệm với lập trình Python và sử dụng cơ bản của TensorFlow hoặc PyTorch
- Thông thạo nguyên lý của mạng nơron và deep learning
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư machine learning
- Nhà thực hành AI
Đánh giá (3)
Tính toàn diện về bối cảnh; cách tạo một lời nhắc.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Khóa học - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Dịch thuật bằng máy
những lời khuyên và gợi ý câu hỏi (prompts) thiết thực mà chúng ta có thể áp dụng sau khóa đào tạo này
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Khóa học - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Dịch thuật bằng máy
Cách sử dụng prompt hiệu quả và chính xác
Marses Pacaldo
Khóa học - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Dịch thuật bằng máy
