Kursplan

Introduksjon

  • Hva er generativ AI?
  • Generativ AI vs andre typer AI
  • Oversikt over hovedteknikker og modeller innen generativ AI
  • Applikasjoner og brukstilfeller av generativ AI
  • Utfordringer og begrensninger ved generativ AI

Lage bilder med Generativ AI

  • Generer bilder fra tekstbeskrivelser
  • Bruke GAN-er for å lage realistiske og varierte bilder
  • Bruke VAE-er for å lage bilder med latente variabler
  • Bruke stiloverføring til å bruke kunstneriske stiler på bilder

Lage tekst med Generativ AI

  • Generer tekst fra tekstmeldinger
  • Bruke transformatorbaserte modeller for å lage tekst med kontekst og sammenheng
  • Bruke tekstoppsummering for å lage konsise sammendrag av lange tekster
  • Bruke tekstparafrasering for å skape ulike måter å uttrykke den samme betydningen på

Opprette lyd med generativ AI

  • Generer tale fra tekst
  • Generer tekst fra tale
  • Generer musikk fra tekst eller lyd
  • Generere tale med en bestemt stemme

Opprette annet innhold med generativ AI

  • Generer kode fra naturlig språk
  • Generer produktskisser fra tekst
  • Generer video fra tekst eller bilder
  • Generering av 3D-modeller fra tekst eller bilder

Evaluering av generativ AI

  • Vurdere innholdskvalitet og mangfold i generativ AI
  • Bruk av beregninger som startscore, Fréchet startavstand og BLEU-score
  • Bruke menneskelig evaluering gjennom crowddsourcing og undersøkelser
  • Bruke kontradiktoriske evalueringsmetoder som Turing-tester og diskriminatorer

Forstå etiske og sosiale implikasjoner av generativ AI

  • Sikre rettferdighet og ansvarlighet
  • Unngå misbruk og misbruk
  • Respektere rettighetene og personvernet til innholdsskapere og forbrukere
  • Fremme kreativitet og samarbeid mellom mennesker og AI

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • En forståelse av grunnleggende AI-konsepter og terminologi
  • Erfaring med Python programmering og dataanalyse
  • Kjennskap til rammeverk for dyp læring som TensorFlow eller PyTorch

Publikum

  • Dataforskere
  • AI-utviklere
  • AI-entusiaster
 14 timer

Antall deltakere



Price per participant

Relaterte kurs

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 timer

LangChain Fundamentals

14 timer

Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

14 timer

Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications

28 timer

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

21 timer

Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

14 timer

Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

21 timer

Introduction to Google Gemini AI

14 timer

Google Gemini AI for Content Creation

14 timer

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 timer

Google Gemini AI for Data Analysis

21 timer

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 timer

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 timer

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 timer

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 timer

Related Categories