Đề cương khóa học

Giải Thích về Generative AI

  • Định nghĩa Generative AI
  • Tổng quan về các mô hình sinh dữ liệu (GANs, VAEs, v.v.)
  • Các ứng dụng và các trường hợp nghiên cứu

Cần Thiết Của Dữ Liệu Tạo Ra

  • Các giới hạn của dữ liệu thực
  • Các vấn đề về bảo mật và an ninh
  • Cải thiện độ bền của mô hình AI

Tạo Dữ Liệu Tạo Ra

  • Các kỹ thuật để tạo dữ liệu tạo ra
  • Đảm bảo chất lượng và đa dạng dữ liệu
  • Phác Thực Tế: Tạo bộ dữ liệu tạo ra đầu tiên của bạn

Đánh Giá Dữ Liệu Tạo Ra

  • Các chỉ số để đánh giá chất lượng dữ liệu tạo ra
  • So Sánh hiệu suất dữ liệu tạo ra so với dữ liệu thực
  • Phân tích trường hợp nghiên cứu

Các Khía Cạnh Đạo Đức Và Pháp Lý

  • Điều hướng trong môi trường đạo đức
  • Các khung pháp lý và tuân thủ
  • Cân bằng giữa sự đổi mới và trách nhiệm

Các Chủ Đề Nâng Cao Trong Sinh Dữ Liệu

  • Dữ liệu tạo ra cho học không giám sát
  • Sinh dữ liệu giữa các miền
  • Các xu hướng tương lai trong Generative AI

Dự Án Giờ Cuối

  • Áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế
  • Phát triển một chiến lược dữ liệu tạo ra
  • Đánh giá và phản hồi

Tóm Lược Và Các Bước Tiếp Theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các khái niệm cơ bản về học máy
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Thông thạo quy trình làm việc của khoa học dữ liệu

Đối tượng

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Các chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan