Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Přehled základů generativního umělého rozumu (AI)
- Rychlá rekapitulace pojmů generativního AI
- Pokročilé aplikace a případová studia
Profoundnější prohloubení do Generativních protivážkových sítí (GANs)
- Detailní studium architektur GAN
- Techniky zlepšující trénování GAN
- Podmíněné GAN a jejich aplikace
- Praktický projekt: Návrh komplexního GAN
Pokročilé Variational Autoencoders (VAE)
- Prozkoumání limit VAE
- Rozložená reprezentace v VAE
- Beta-VAE a jejich význam
- Praktický projekt: Sestavení pokročilého VAE
Transformers a generativní modely
- Rozumění architektuře Transformer
- Generativně předzpracované transformery (GPT) a BERT pro generativní úkoly
- Strategie finetuningu pro generativní modely
- Praktický projekt: Finetuning GPT modelu pro specifické oblasti
Diffuzní modely
- Úvod do diffuzních modelů
- Trénování diffuzních modelů
- Aplikace v generaci obrázků a zvuku
- Praktický projekt: Implementace diffuzního modelu
Učení s posuvnou odměňováním ve generativní AI
- Základy učení s posuvnou odměňováním
- Integrace učení s posuvnou odměňováním se s generativními modely
- Aplikace v návrhu her a generaci procedurálního obsahu
- Praktický projekt: Vytváření obsahu pomocí učení s posuvnou odměňováním
Pokročilé témata etiky a předsudků
- Deepfakes a syntetická média
- Detekce a odstranění předsudků v generativních modelech
- Právní a etické aspekty
Výrobní specifické aplikace
- Generativní AI v zdravotnictví
- Kreativní odvětví a zábava
- Generativní AI ve výzkumu
Výzkumné trendy ve generativní AI
- Nejnovější pokroky a průlomová zjištění
- Otevřené problémy a možnosti pro výzkum
- Příprava na kariéru ve výzkumu generativní AI
Kapstone projekt
- Identifikace problému vhodného pro generativní AI
- Pokročilá příprava a doplnění datových sad
- Výběr modelu, trénink a finetuning
- Evaluační proces, iterace a prezentace projektu
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Přehled základních konceptů a algoritmů strojového učení
- Zkušenosti s programováním v Pythonu a základním používáním TensorFlow nebo PyTorch
- znalost principů neuronových sítí a hlubokého učení
Cílová skupina
- Data vědci
- Inženýři strojového učení
- Praktikanti umělé inteligence
21 hodiny