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課程簡介
生成式AI基礎回顧
- 快速回顧生成式AI概念
- 高級應用及案例研究
深度探討生成對抗網絡(GANs)
- 深入研究GAN架構
- GAN訓練改進技術
- 條件GAN及其應用
- 動手項目:設計複雜的GAN
高級變分自編碼器(VAEs)
- 探索VAE的限制
- VAE中的解耦表示
- Beta-VAE及其意義
- 動手項目:構建高級VAE
Transformer與生成模型
- 理解Transformer架構
- GPT和BERT在生成任務中的應用
- 生成模型的微調策略
- 動手項目:為特定領域微調GPT模型
擴散模型
- 擴散模型簡介
- 訓練擴散模型
- 圖像和音頻生成的應用
- 動手項目:實現擴散模型
生成式AI中的強化學習
- 強化學習基礎
- 將強化學習與生成模型整合
- 遊戲設計和程序化內容生成的應用
- 動手項目:使用強化學習創建內容
倫理與偏見進階話題
- 深度偽造與合成媒體
- 檢測和減輕生成模型中的偏見
- 法律與道德考量
行業特定應用
- 醫療領域的生成式AI
- 創意產業與娛樂
- 科學研究中的生成式AI
生成式AI的研究趨勢
- 最新進展與突破
- 開放問題與研究機會
- 準備進入生成式AI的研究生涯
總項項目
- 識別適合生成式AI的問題
- 高級數據集準備與增強
- 模型選擇、訓練與微調
- 項目評估、迭代與展示
總結與後續步驟
最低要求
- 掌握基本的機器學習概念和算法。
- 具有Python編程經驗及TensorFlow或PyTorch的基本使用技能。
- 熟悉神經網絡和深度學習的基礎原理。
受眾對象
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- AI從業者
21 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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