Návrh Školení

Úvod

  • Co je generativní AI?
  • Generativní AI vs. jiné typy AI
  • Přehled hlavních technik a modelů v generativní AI
  • Aplikace a případy použití generativní umělé inteligence
  • Výzvy a omezení generativní umělé inteligence

Vytváření obrázků pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování obrázků z textových popisů
  • Použití GAN k vytváření realistických a různorodých obrázků
  • Použití VAE k vytvoření obrázků s latentními proměnnými
  • Použití přenosu stylů k aplikaci uměleckých stylů na obrázky

Vytváření textu pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování textu z textových výzev
  • Použití modelů založených na transformátoru k vytvoření textu s kontextem a soudržností
  • Použití sumarizace textu k vytvoření stručných shrnutí dlouhých textů
  • Použití textových parafrází k vytvoření různých způsobů vyjádření stejného významu

Vytváření zvuku pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování řeči z textu
  • Generování textu z řeči
  • Generování hudby z textu nebo zvuku
  • Generování řeči s konkrétním hlasem

Vytváření jiného obsahu pomocí generativní umělé inteligence

  • Generování kódu z přirozeného jazyka
  • Generování náčrtů produktů z textu
  • Generování videa z textu nebo obrázků
  • Generování 3D modelů z textu nebo obrázků

Vyhodnocování generativní umělé inteligence

  • Hodnocení kvality a rozmanitosti obsahu v generativní umělé inteligenci
  • Pomocí metrik, jako je počáteční skóre, Fréchetova počáteční vzdálenost a BLEU skóre
  • Využití lidského hodnocení prostřednictvím crowdsourcingu a průzkumů
  • Aplikace kontradiktorních metod hodnocení, jako jsou Turingovy testy a diskriminátory

Pochopení etických a sociálních důsledků generativní umělé inteligence

  • Zajištění spravedlnosti a odpovědnosti
  • Předcházení zneužití a zneužití
  • Respektování práv a soukromí tvůrců obsahu a spotřebitelů
  • Podpora kreativity a spolupráce člověka a umělé inteligence

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení základních pojmů a terminologie umělé inteligence
  • Zkušenosti s Python programováním a analýzou dat
  • Znalost rámců hlubokého učení, jako jsou TensorFlow nebo PyTorch

Publikum

  • Datoví vědci
  • Vývojáři AI
  • nadšenci AI
 14 hodiny

Počet účastníků



Price per participant

Související kurzy

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 hodiny

LangChain Fundamentals

14 hodiny

Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

14 hodiny

Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications

28 hodiny

Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

21 hodiny

Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

14 hodiny

Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

21 hodiny

Introduction to Google Gemini AI

14 hodiny

Google Gemini AI for Content Creation

14 hodiny

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 hodiny

Google Gemini AI for Data Analysis

21 hodiny

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 hodiny

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 hodiny

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 hodiny

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 hodiny

Související kategorie