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課程簡介
生成式AI簡介
- 定義生成式AI
- 生成模型概覽(GANs、VAEs等)
- 應用與案例研究
對合成數據的需求
- 真實數據的限制
- 隱私與安全問題
- 提升AI模型的魯棒性
生成合成數據
- 合成數據生成的技術
- 確保數據質量與多樣性
- 實務工坊:建立您的第一個合成數據集
評估合成數據
- 評估合成數據質量的指標
- 比較合成與真實數據的表現
- 案例研究分析
倫理與法律層面
- 應對倫理挑戰
- 法律框架與合規性
- 在創新與責任之間取得平衡
數據合成的高階主題
- 用於非監督式學習的合成數據
- 跨領域數據合成
- 生成式AI的未來趨勢
專案總結
- 將知識應用於真實場景
- 制定合成數據策略
- 評估與反饋
總結與下一步行動
最低要求
- 具備基礎機器學習概念的知識
- 擁有Python編程的經驗
- 熟悉數據科學工作流程
受眾
- 數據科學家
- AI從業人員
21 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
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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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