Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в генеративния AI

  • Дефиниране на генеративен AI
  • Преглед на генеративните модели (GANs, VAEs и др.)
  • Приложения и казуси

Необходимостта от синтетични данни

  • Ограничения на реалните данни
  • Опасения за поверителност и сигурност
  • Подобряване на устойчивостта на AI моделите

Генериране на синтетични данни

  • Техники за генериране на синтетични данни
  • Осигуряване на качество и разнообразие на данните
  • Практически уъркшоп: Създаване на първия ви синтетичен набор от данни

Оценяване на синтетични данни

  • Метрики за оценка на качеството на синтетичните данни
  • Сравняване на производителността на синтетични и реални данни
  • Анализ на казуси

Етични и правни аспекти

  • Ориентиране в етичния пейзаж
  • Правни рамки и съответствие
  • Балансиране на иновациите с отговорността

Напреднали теми в синтеза на данни

  • Синтетични данни за обучение без надзор
  • Синтез на данни между различни области
  • Бъдещи тенденции в генеративния AI

Завършващ проект

  • Прилагане на знанията в реални сценарии
  • Разработване на стратегия за синтетични данни
  • Оценка и обратна връзка

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основни концепции за машинно обучение
  • Опит с програмиране на Python
  • Запознатост с работните потоци в науката за данни

Аудитория

  • Специалисти по данни
  • Практикуващи в областта на AI
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории