Kursplan

Introduksjon til Generative AI

  • Definere generativ AI
  • Oversikt over generative modeller (GAN, VAE, etc.)
  • Søknader og casestudier

Behovet for syntetiske data

  • Begrensninger for ekte data
  • Bekymringer om personvern og sikkerhet
  • Forbedrer AI-modellens robusthet

Generering av syntetiske data

  • Teknikker for syntetisk datagenerering
  • Sikre datakvalitet og mangfold
  • Praktisk verksted: Lag ditt første syntetiske datasett

Evaluering av syntetiske data

  • Beregninger for vurdering av syntetisk datakvalitet
  • Sammenligning av syntetisk vs. reell dataytelse
  • Kasusstudieanalyse

Etiske og juridiske aspekter

  • Navigere i det etiske landskapet
  • Juridiske rammer og etterlevelse
  • Balanse innovasjon med ansvar

Avanserte emner i datasyntese

  • Syntetiske data for uovervåket læring
  • Datasyntese på tvers av domener
  • Fremtidige trender innen generativ AI

Capstone-prosjektet

  • Bruke kunnskap på scenarier i den virkelige verden
  • Utvikle en strategi for syntetiske data
  • Vurdering og tilbakemelding

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • En forståelse av grunnleggende maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med Python programmering
  • Kjennskap til datavitenskapelige arbeidsflyter

Publikum

  • Dataforskere
  • AI-utøvere
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories