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.
Course Outline
Εισαγωγή στο Generative AI
- Καθορισμός γενετικής τεχνητής νοημοσύνης
- Επισκόπηση των μοντέλων παραγωγής (GAN, VAE, κ.λπ.)
- Εφαρμογές και μελέτες περιπτώσεων
Η ανάγκη για συνθετικά δεδομένα
- Περιορισμοί πραγματικών δεδομένων
- Ζητήματα απορρήτου και ασφάλειας
- Βελτίωση της ευρωστίας του μοντέλου AI
Δημιουργία συνθετικών δεδομένων
- Τεχνικές παραγωγής συνθετικών δεδομένων
- Διασφάλιση ποιότητας και ποικιλομορφίας δεδομένων
- Πρακτικό εργαστήριο: Δημιουργώντας το πρώτο σας συνθετικό σύνολο δεδομένων
Αξιολόγηση Συνθετικών Δεδομένων
- Μετρήσεις για την αξιολόγηση της ποιότητας των συνθετικών δεδομένων
- Σύγκριση απόδοσης συνθετικών έναντι πραγματικών δεδομένων
- Ανάλυση περιπτωσιολογικής μελέτης
Ηθικές και νομικές πτυχές
- Πλοήγηση στο ηθικό τοπίο
- Νομικά πλαίσια και συμμόρφωση
- Εξισορρόπηση της καινοτομίας με την υπευθυνότητα
Προηγμένα Θέματα στη Σύνθεση Δεδομένων
- Συνθετικά δεδομένα για μάθηση χωρίς επίβλεψη
- Σύνθεση δεδομένων μεταξύ τομέων
- Μελλοντικές τάσεις στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη
Capstone Project
- Εφαρμογή της γνώσης σε σενάρια πραγματικού κόσμου
- Ανάπτυξη στρατηγικής συνθετικών δεδομένων
- Αξιολόγηση και ανατροφοδότηση
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Requirements
- Κατανόηση βασικών εννοιών μηχανικής μάθησης
- Εμπειρία στον προγραμματισμό Python
- Εξοικείωση με τις ροές εργασίας της επιστήμης δεδομένων
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- Επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης
21 Hours