Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение в Generative AI
- Какво е Generative AI?
- История и еволюция на Generative AI
- Ключови понятия и терминология
- Преглед на приложенията и потенциала на Generative AI
Основи на Machine Learning
- Въведение в машинното обучение
- Видове машинно обучение: контролирано, неконтролирано и Reinforcement Learning
- Основни алгоритми и модели
- Предварителна обработка на данни и проектиране на функции
Deep Learning Основи
- Невронни мрежи и дълбоко обучение
- Функции за активиране, функции за загуба и оптимизатори
- Техники на свръхнапасване, недостатъчно напасване и регулиране
- Въведение в TensorFlow и PyTorch
Общ преглед на генеративните модели
- Видове генеративни модели
- Разлики между дискриминативни и генеративни модели
- Случаи на използване на генеративни модели
Вариационни автоенкодери (VAE)
- Разбиране на автоенкодерите
- Архитектурата на VAE
- Латентното пространство и неговото значение
- Практически проект: Изграждане на прост VAE
Генеративни състезателни мрежи (GANs)
- Въведение в GAN
- Архитектурата на GAN: Генератор и Дискриминатор
- GAN за обучение и предизвикателства
- Практически проект: Създаване на основен GAN
Разширени генеративни модели
- Въведение в моделите Transformer
- Преглед на GPT (Generative Pretrained Transformer) модели
- Приложения на GPT при генериране на текст
- Практически проект: Генериране на текст с предварително обучен GPT модел
Етика и последици
- Етични съображения в Generative AI
- Пристрастност и справедливост в моделите на AI
- Бъдещи последици и отговорен AI
Промишлени приложения на Generative AI
- Generative AI в изкуството и творчеството
- Приложения в бизнеса и маркетинга
- Generative AI в науката и изследванията
Проект Capstone
- Идея и предложение за генериращ AI проект
- Събиране на набор от данни и предварителна обработка
- Избор и обучение на модел
- Оценка и представяне на резултатите
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции за програмиране в Python
- Опит с основни математически концепции, особено вероятност и линейна алгебра
Публика
- Разработчици
14 Hours