課程簡介

Generative AI 簡介

  • 定義生成式 AI
  • 生成模型(GAN、VAE 等)概述
  • 應用和案例研究

對合成數據的需求

  • 真實數據的局限性
  • 隱私和安全問題
  • 增強 AI 模型的魯棒性

生成合成數據

  • 合成數據生成技術
  • 確保數據品質和多樣性
  • 實踐研討會:創建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
  • 比較合成數據與真實數據的性能
  • 案例研究分析

道德和法律方面

  • 駕馭道德環境
  • 法律框架和合規
  • 平衡創新與責任

數據合成高級主題

  • 用於無監督學習的合成數據
  • 跨域數據合成
  • 生成式人工智慧的未來趨勢

頂點專案

  • 將知識應用於實際場景
  • 制定合成數據策略
  • 評估和反饋

摘要和後續步驟

最低要求

  • 瞭解基本的機器學習概念
  • 具有 Python 程式設計經驗
  • 熟悉數據科學工作流

觀眾

  • 數據科學家
  • 人工智慧從業者
 21 時間:

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