План на курса

Въведение

  • Какво е генеративно изкуствен интелигент (AI)?
  • Генеративно AI vs други видове AI
  • Преглед на основните техники и модели в генеративно AI
  • Приложения и случаи на употреба на генеративно AI
  • Изисквания и ограничения на генеративно AI

Създаване на изображения с генеративно AI

  • Създаване на изображения от текстови описания
  • Използване на GANs за създаване на реалистични и разнообразни изображения
  • Използване на VAEs за създаване на изображения с латентни променливи
  • Използване на прехвърляне на стил за приложение на художествени стилове към изображения

Създаване на текст с генеративно AI

  • Създаване на текст от текстови подсказки
  • Използване на модели базирани на трансформери за създаване на текст с контекст и съвкупност
  • Използване на редуциране на текст за създаване на сбити резюмета на дълги текстове
  • Използване на парафразиране на текст за създаване на различни начини за изразяване на една и съща мисъл

Създаване на аудио с генеративно AI

  • Създаване на реч от текст
  • Създаване на текст от реч
  • Създаване на музика от текст или аудио
  • Създаване на реч с определен глас

Създаване на други съдържания с генеративно AI

  • Създаване на код от естествен език
  • Създаване на ескизи на продукти от текст
  • Създаване на видео от текст или изображения
  • Създаване на 3D модели от текст или изображения

Оценяване на генеративно AI

  • Оценка на качеството и разнообразието на съдържанието в генеративно AI
  • Използване на метрики като inception score, Fréchet inception distance, и BLEU score
  • Използване на човешка оценка чрез краудсорсинг и анкети
  • Прилагане на антагонистични методи за оценяване като Turing тестове и дискриминатори

Разбиране на етичните и социалните импликации на генеративно AI

  • Осигуряване на справедливост и отговорност
  • Предупреждаване на злонамерено и злоупотреба
  • Почитане на правата и приватността на създателите и потребителите на съдържание
  • Подпомагане на креативността и сътрудничеството на човек и AI

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основни концепции и термини на изкуствен интелект
  • Опит с програмиране на Python и анализ на данни
  • Знакомство с рамки за дълбочинно обучение като TensorFlow или PyTorch

Целева аудитория

  • Специалисти по данни
  • Разработчици на изкуствен интелект
  • Ентусиасти на изкуствен интелект
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории