Course Outline

Παράθυρο των Βασικών Ιδεών της Γενετικής ΑΙ

  • Σύντομη απόμνημο για τις ιδέες της Γενετικής ΑΙ
  • Προχωρημένε εφαρμογές και περίπτωσης μελετών

Συνδυασμός στις Γενετικές Δυσκολίες των Adversarial Networks (GANs)

  • Πρόβλημα περιεχόμενου για τις αρχιτεκτονικές GAN
  • Τεχνικές για τη βελτίωση της διάδοχης εκπαίδευσης στις GANs
  • Δεξιότητες και εφαρμογές των Conditional GANs
  • Εφαρμοσίμα έργο: Σχεδιασμός μιας περίπλοκης GAN

Προχωρημένα Variational Autoencoders (VAEs)

  • Αναζήτηση των όρων των VAEs
  • Διάλυση περιγραφών στους VAEs
  • Βήματα βασικού VAE και τη σημασία τους
  • Εφαρμοσίμα έργο: Δημιουργία ενός προχωρημένου VAE

Transformers και Γενετικά Μοντέλα

  • Πρόγραμμα για την αρχιτεκτονική Transformer
  • Generative Pretrained Transformers (GPT) και BERT σε γενετικές εφαρμογές
  • Στρατηγικές βελτίωσης για τα γενετικά μοντέλα
  • Εφαρμοσίμα έργο: Στροβιλισμός ενός GPT μοντέλου για ένα συγκεκριμένο πεδίο

Δύσκολα Μοντέλα

  • Εισαγωγή στα δύσκολα μοντέλα
  • Αυξημένες τάξεις δύσκολων μοντέλων
  • Εφαρμογές στη γενίκευση εικόνων και ακουστικών περιεχομένων
  • Εφαρμοσίμα έργο: Προσδιορισμός ενός δύσκολου μοντέλου

Μάθηση μειώσεων στη Γενετική AI

  • Βασικές αρχές για τη δυσκολία
  • Ενσωμάτωση μειώσεων στα γενετικά μοντέλα
  • Εφαρμογές στη διαθέσιμη σχεδίαση και τη γενετική παραγωγή υλικών
  • Εφαρμοσίμα έργο: Δημιουργία υλικών μέσω μάθησης δυσκολίας

Προχωρημένε Θέματα Οικοδομής και Αξιοπιστίας

  • Deepfakes και συνθετικά μέσα
  • Κατανόηση και ελατήριο βίας στα γενετικά μοντέλα
  • Νομικές και αξιοπιστίες παρατηρήσεις

Εφαρμογές Βαθυδόχου Πεδίου

  • Γενετική AI στην υγειονομία
  • Δημιουργικά βιομηχανία και επαγγελματικός διασώζων
  • Γενετική AI στην επιστημονική έρευνα

Τάξεις Ερευνών στη Γενετική AI

  • Τα τελευταία προόδου και καθορισμένα μοντέλα
  • Ανοιχτά προβλήματα και ερευνητικές δυνατότητες
  • Αξίωση για μια ερευνητική καριέρα στη Γενετική AI

Capstone Project

  • Προσδιορίζοντας ένα πρόβλημα υπάρχουσε για τη Γενετική AI
  • Προχωρημένε διεξαγωγή και αυξανόμενε προετοιμασία
  • Επιλογή, εκπαίδευση, και στροβιλισμός των μοντέλων
  • Αξιολόγηση, διαδικασία, και παρουσίαση του έργου

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Συνειδητοποίηση των βασικών κonceψιών και γραμμές μάθησης ευρήματος
  • Εμπειρία στη πρόγραμμα Python και τη βασική χρήση TensorFlow ή PyTorch
  • Γνώση των αρχών των νευρωνικών δικτύων και της βαθιάς μάθησης

Πολίτες

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Μηχανικοί μάθησης ευρήματος
  • Δραστηριωτές AI
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories