Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Ορισμός της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης
  • Επισκόπηση παραγωγικών μοντέλων (GANs, VAEs, κ.λπ.)
  • Εφαρμογές και μελέτες περιπτώσεων

Η Ανάγκη για Συνθετικά Δεδομένα

  • Περιορισμοί των πραγματικών δεδομένων
  • Ανησυχίες για την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια
  • Ενίσχυση της ανθεκτικότητας των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης

Δημιουργία Συνθετικών Δεδομένων

  • Τεχνικές για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων
  • Διασφάλιση ποιότητας και ποικιλομορφίας δεδομένων
  • Πρακτικό εργαστήριο: Δημιουργία του πρώτου σας συνθετικού συνόλου δεδομένων

Αξιολόγηση Συνθετικών Δεδομένων

  • Μετρικές για την αξιολόγηση της ποιότητας των συνθετικών δεδομένων
  • Σύγκριση απόδοσης συνθετικών έναντι πραγματικών δεδομένων
  • Ανάλυση μελέτης περίπτωσης

Ηθικές και Νομικές Πτυχές

  • Πλοήγηση στο ηθικό τοπίο
  • Νομικά πλαίσια και συμμόρφωση
  • Εξισορρόπηση καινοτομίας και ευθύνης

Προηγμένα Θέματα Σύνθεσης Δεδομένων

  • Συνθετικά δεδομένα για μη εποπτευόμενη μάθηση
  • Σύνθεση δεδομένων μεταξύ διαφορετικών τομέων
  • Μελλοντικές τάσεις στην παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη

Τελικό Έργο

  • Εφαρμογή γνώσεων σε σενάρια του πραγματικού κόσμου
  • Ανάπτυξη στρατηγικής συνθετικών δεδομένων
  • Αξιολόγηση και ανατροφοδότηση

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση βασικών εννοιών μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία με προγραμματισμό Python
  • Εξοικείωση με ροές εργασίας επιστήμης δεδομένων

Κοινό-στόχος

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Επαγγελματίες Τεχνητής Νοημοσύνης
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (2)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες