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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)

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