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

Requirements

  • 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 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories