Návrh Školení

Úvod do generativního umělého rozumu (AI)

  • Definice generativní AI
  • Přehled generativních modelů (GANs, VAEs atd.)
  • Aplikace a případové studie

Potřeba syntetických dat

  • Omezení reálných dat
  • Starosti s soukromím a bezpečností
  • Zlepšení odolnosti modelů AI

Generování syntetických dat

  • Techniky generování syntetických dat
  • Zajištění kvality a diversity dat
  • Praktický workshop: Vytvoření první syntetické sady dat

Hodnocení syntetických dat

  • Metriky pro hodnocení kvality syntetických dat
  • Porovnání výkonu syntetických a reálných dat
  • Analýza případových studií

Etnické a právní aspekty

  • Orientace v etickém kontextu
  • Právní rámce a soulad
  • Zůstávání vzhůru s inovacemi a zodpovědností

Pokročilé témata syntetických dat

  • Syntetická data pro nespájecí učení (unsupervised learning)
  • Křížový doménový syntézování dat
  • Budoucí trendy v generativní AI

Hlavňový projekt

  • Aplikace znalostí na reálné scénáře
  • Vytváření strategie syntetických dat
  • Hodnocení a zpětná vazba

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení základních konceptů strojového učení
  • Zkušenosti s programováním v Pythonu
  • Znalost pracovních postupů datové vědy

Cílová skupina

  • Datoví vědci
  • Praktikanti umělé inteligence
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie