Course Outline

Εισαγωγή στη Γενετική ΑΙ

  • Ορισμός της γενετικής ΑΙ
  • Πανόραμα των μοντέλων γενετικής (GANs, VAEs κ.ά.)
  • Εφαρμογές και περιπτώσεις

Η Ανάγκη για Σύνθετα Δεδομένα

  • Ορίζουσες των πραγματικών δεδομένων
  • Απόψεις για απορρήτο και ασφάλεια
  • Βελτίωση της ρομβικότητας των μοντέλων AI

Δημιουργία Σύνθετων Δεδομένων

  • Τεχνικές για τη δημιουργία συνθετών δεδομένων
  • Αποστολή ποιότητας και ποικιλομορφίας των δεδομένων
  • Δουλειά πραγματικότητας: Δημιουργία του πρώτου συνθετικού δεδομένου σύνολου

Εκτίμηση Σύνθετων Δεδομένων

  • Μέτρα για την εκτίμηση ποιότητας συνθετικών δεδομένων
  • Σύγκριση λεπτομερών και πραγματικών δεδομένων εργαλείων
  • Ανάλυση περιπτώσεων

Ηθικά και Δικαίωμα σε Σύνθετα Δεδομένα

  • Πλοήγηση του ηθικού χώρου
  • Δικαίωμα πλαίσια και συμφωνίες
  • Επίλυση της νέας ευρήσεως με ανάγκη

Προχωρημένα Θέματα στη Διαδικασία Δεδομένων

  • Σύνθεση δεδομένων για χωρίς εποπτική μάθηση
  • Διαφορετικό τουμπλάι σύνθεση δεδομένων
  • Στόχοι για μέλλοντας της γενετικής AI

Πράξη Αποφοίτησης

  • Εφαρμογή των γνώσεων σε πρακτικές καταστάσεις
  • Ανάπτυξη στρατηγικής για τη δημιουργία σύνθετων δεδομένων
  • Δοκιμασία και Σχόλια

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Σύνεση των βασικών κοντέντ νοημοσύνης μηχανής
  • Εμπειρία στην προγραμματισμό Python
  • Γνώση των διαδικασιών επιστήμης Δεδομένων

Πúblico objetivo

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Πράκτορες AI
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories