План на курса

Въведение в Генеративната Искусствена Интелигенция

  • Определяне на генеративната Искусствена Интелигенция
  • Обзор на генеративните модели (GANs, VAEs, и др.)
  • Приложения и случаи за изучаване

Необходимостта от Синтетични Данни

  • Ограничения на реалните данни
  • Задълбочени проблеми с конфиденциалността и сигурността
  • Укрепване на устойчивостта на моделите на Искусствена Интелигенция

Създаване на Синтетични Данни

  • Техники за генериране на синтетични данни
  • Осигуряване на качество и разнообразие на данните
  • Практически семинар: Създаване на първия си синтетичен набор данни

Оценяване на Синтетичните Данни

  • Метрики за оценка на качеството на синтетичните данни
  • Сравнение на изпълнението на синтетични vs. реални данни
  • Анализ на случаи за изучаване

Етични и Юридически Аспекти

  • Навигация в етичния пейзаж
  • Юридически рамки и съответствие с изискванията
  • Балансиране на иновациите с отговорност

Напреднали Теми в Синтеза на Данни

  • Синтетични данни за неконтролирано обучение
  • Синтеза на данни между различни домейни
  • Будущи тенденции в Генеративната Искусствена Интелигенция

Кулминационен Проект

  • Прилагане на знания в реални сценарии
  • Разработване на стратегия за синтетични данни
  • Оценка и отзиви

Резюме и Следващи Стъпки

Изисквания

  • Разбиране в основата на концепции за машинно обучение
  • Опит в програмиране с Python
  • Запознание с работните процеси в науката за данни

Целева аудитория

  • Специалисти по науката за данни
  • Практикуващи в областта на изкуствен интелект
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории