Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod
- Co je to generativní umělá inteligence?
- Generativní AI vs. ostatní typy umělé inteligence
- Přehled hlavních technik a modelů v rámci generativní AI
- Aplikace a praktické případy použití generativní AI
- Výzvy a omezení generativní AI
Vytváření obrázků pomocí generativní AI
- Generování obrázků z textových popisů
- Použití GAN k vytváření realistických a rozmanitých obrázků
- Využití VAE pro tvorbu obrázků na základě latentních proměnných
- Přenos uměleckého stylu za účelem aplikace konkrétních vzorů na obrázky
Vytváření textu pomocí generativní AI
- Generování textu z textových pokynů
- Použití transformátorových modelů k tvorbě kontextově a sémanticky koherentního textu
- Využití automatického shrnování textu k vytvoření stručných verzí dlouhých textů
- Parafrázování textu za účelem vytvoření různých způsobů vyjádření stejného obsahu
Vytváření zvuku pomocí generativní AI
- Generování řeči z textu
- Převod mluveného slova na text
- Vytváření hudby z textu nebo existujícího audio
- Generování řeči se specifickým charakterem hlasu
Vytváření dalšího obsahu pomocí generativní AI
- Generování kódu z přirozeného jazyka
- Tvorba náčrtů produktů na základě textových popisů
- Vytváření videí z textu či obrázků
- Generování 3D modelů na základě textu nebo obrázků
Hodnocení výsledků generovaných pomocí AI
- Posuzování kvality a rozmanitosti obsahu vytvořeného genrativními modely
- Použití metrik jako je Inception Score, Fréchet Inception Distance a BLEU skóre
- Aplikace lidského hodnocení prostřednictvím crowdsourcingu a průzkumů
- Aplikování adversarialních metod hodnocení včetně Turingových testů a diskriminátorů
Etické a společenské aspekty generativní AI
- Zajištění spravedlnosti a odpovědnosti při používání těchto modelů
- Prevence zneužití a špatného využití generativní AI
- Respektování práv a soukromí tvůrců i uživatelů obsahu
- Podpora spolupráce mezi lidmi a umělou inteligencí v procesu tvorby
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalost konceptů a terminologie v oblasti umělé inteligence
- Praxe v programování v jazyce Python a práci s daty
- Seznámenost s frameworky hlubokého učení jako TensorFlow nebo PyTorch
Cílové skupiny
- Data scienceři
- Vývojáři AI
- Nadšenci do umělé inteligence
14 Hodiny
Reference (2)
tipy a doporučené prompty, které si z tohoto školení odneseme
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurz - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Přeloženo strojem
Využívání správných a efektivních promptů
Marses Pacaldo
Kurz - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Přeloženo strojem