Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Ανασκόπηση των Βασικών Αρχών Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης

  • Σύντομη ανακεφαλαίωση των εννοιών της Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Προηγμένες εφαρμογές και μελέτες περίπτωσης

Σε βάθος μελέτη των Γεννητικών Αντιπαλών Δικτύων (GANs)

  • Εκτενής μελέτη αρχιτεκτονικών GAN
  • Τεχνικές για τη βελτίωση της εκπαίδευσης των GAN
  • Conditional GANs και οι εφαρμογές τους
  • Πρακτικό έργο: Σχεδιασμός ενός πολύπλοκου GAN

Προηγμένοι Variational Autoencoders (VAEs)

  • Εξερεύνηση των ορίων των VAEs
  • Αποσυζευγμένες αναπαραστάσεις σε VAEs
  • Beta-VAEs και η σημασία τους
  • Πρακτικό έργο: Δημιουργία ενός προηγμένου VAE

Transformers και Παραγωγικά Μοντέλα

  • Κατανόηση της αρχιτεκτονικής Transformer
  • Generative Pretrained Transformers (GPT) και BERT για παραγωγικές εργασίες
  • Στρατηγικές λεπτομερούς προσαρμογής για παραγωγικά μοντέλα
  • Πρακτικό έργο: Λεπτομερής προσαρμογή ενός μοντέλου GPT για έναν συγκεκριμένο τομέα

Μοντέλα Διάχυσης

  • Εισαγωγή στα μοντέλα διάχυσης
  • Εκπαίδευση μοντέλων διάχυσης
  • Εφαρμογές στη δημιουργία εικόνων και ήχου
  • Πρακτικό έργο: Υλοποίηση ενός μοντέλου διάχυσης

Ενισχυτική Μάθηση στην Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Βασικές αρχές ενισχυτικής μάθησης
  • Ενσωμάτωση της ενισχυτικής μάθησης με παραγωγικά μοντέλα
  • Εφαρμογές στο σχεδιασμό παιχνιδιών και στη δημιουργία διαδικαστικού περιεχομένου
  • Πρακτικό έργο: Δημιουργία περιεχομένου με ενισχυτική μάθηση

Προηγμένα Θέματα Ηθικής και Μεροληψίας

  • Deepfakes και συνθετικά μέσα
  • Ανίχνευση και μετριασμός της μεροληψίας στα παραγωγικά μοντέλα
  • Νομικές και ηθικές εκτιμήσεις

Εφαρμογές ανά Βιομηχανία

  • Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη
  • Δημιουργικές βιομηχανίες και διασκέδαση
  • Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη στην επιστημονική έρευνα

Ερευνητικές Τάσεις στην Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Τελευταίες εξελίξεις και ανακαλύψεις
  • Ανοιχτά προβλήματα και ερευνητικές ευκαιρίες
  • Προετοιμασία για μια ερευνητική σταδιοδρομία στην Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη

Τελικό Έργο (Capstone Project)

  • Προσδιορισμός ενός προβλήματος κατάλληλου για Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη
  • Προηγμένη προετοιμασία και επαύξηση δεδομένων
  • Επιλογή, εκπαίδευση και λεπτομερής προσαρμογή μοντέλου
  • Αξιολόγηση, επανάληψη και παρουσίαση του έργου

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των βασικών εννοιών και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό με Python και βασική χρήση TensorFlow ή PyTorch
  • Εξοικείωση με τις αρχές των νευρωνικών δικτύων και της βαθιάς μάθησης

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Μηχανικοί μηχανικής μάθησης
  • Επαγγελματίες Τεχνητής Νοημοσύνης
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (2)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες