Đề cương khóa học
Giới thiệu về Generative AI
- Generative AI là gì?
- Lịch sử và sự phát triển của Generative AI
- Các khái niệm và thuật ngữ chính
- Tổng quan về ứng dụng và tiềm năng của Generative AI
Các nguyên lý cơ bản của Machine Learning
- Giới thiệu về Machine Learning
- Các loại Machine Learning: Học có giám sát, học không giám sát, và học tăng cường
- Các thuật toán và mô hình cơ bản
- Xử lý dữ liệu và xây dựng đặc trưng
Các nguyên lý cơ bản của Deep Learning
- Mạng nơron và deep learning
- Các hàm kích hoạt, hàm mất mát, và bộ tối ưu hóa
- Hiệu ứng quá khớp, không khớp, và các kỹ thuật điều chỉnh
- Giới thiệu về TensorFlow và PyTorch
Tổng quan về các mô hình Generative
- Các loại mô hình Generative
- Sự khác biệt giữa các mô hình phân biệt và Generative
- Các trường hợp sử dụng cho các mô hình Generative
Variational Autoencoders (VAEs)
- Hiểu về các autoencoders
- Kiến trúc của VAEs
- Không gian ẩn và ý nghĩa của nó
- Dự án thực hành: Xây dựng một VAE đơn giản
Generative Adversarial Networks (GANs)
- Giới thiệu về GANs
- Kiến trúc của GANs: Generator và Discriminator
- Huấn luyện GANs và các thách thức
- Dự án thực hành: Tạo một GAN cơ bản
Các mô hình Generative nâng cao
- Giới thiệu về các mô hình Transformer
- Tổng quan về các mô hình GPT (Generative Pretrained Transformer)
- Các ứng dụng của GPT trong sinh thành văn bản
- Dự án thực hành: Sinh thành văn bản với một mô hình GPT đã được huấn luyện trước
Đạo đức và Ảnh hưởng
- Các vấn đề đạo đức trong Generative AI
- Sự công bằng và thiên vị trong các mô hình AI
- Các ảnh hưởng tương lai và AI có trách nhiệm
Các ứng dụng trong ngành công nghiệp của Generative AI
- Generative AI trong nghệ thuật và sáng tạo
- Các ứng dụng trong kinh doanh và marketing
- Generative AI trong khoa học và nghiên cứu
Dự án tổng kết
- Sáng tạo và đề xuất một dự án Generative AI
- Tập hợp và xử lý dữ liệu
- Lựa chọn và huấn luyện mô hình
- Đánh giá và trình bày kết quả
Tổng kết và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Kiến thức cơ bản về các khái niệm lập trình trong Python
- Kinh nghiệm với các khái niệm toán học cơ bản, đặc biệt là xác suất và đại số tuyến tính
Đối tượng học viên
- Lập trình viên
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
