Schița de curs

Introducere

  • Ce este IA generativă?
  • Inteligența artificială generativă față de alte tipuri de inteligență artificială
  • Prezentare generală a principalelor tehnici și modele din AI generativă
  • Aplicații și cazuri de utilizare a IA generativă
  • Provocări și limitări ale IA generativă

Crearea de imagini cu ajutorul AI generativă

  • Generarea de imagini din descrieri de text
  • Utilizarea GAN-urilor pentru a crea imagini realiste și diverse
  • Utilizarea VAE pentru a crea imagini cu variabile latente
  • Utilizarea transferului de stil pentru a aplica stiluri artistice la imagini

Crearea de text cu ajutorul AI generativă

  • Generarea de text din sugestii de text
  • Utilizarea modelelor bazate pe transformatoare pentru a crea text cu context și coerență
  • Utilizarea rezumatului de text pentru a crea rezumate concise ale unor texte lungi
  • Utilizarea parafrazării textului pentru a crea moduri diferite de exprimare a aceluiași înțeles

Crearea de audio cu ajutorul AI generativă

  • Generarea vorbirii din text
  • Generarea de text din vorbire
  • Generarea de muzică din text sau audio
  • Generarea discursului cu o voce specifică

Crearea altor tipuri de conținut cu AI generativă

  • Generarea de cod din limbaj natural
  • Generarea de schițe de produse din text
  • Generarea de videoclipuri din text sau imagini
  • Generarea de modele 3D din text sau imagini

Evaluarea AI generativă

  • Evaluarea calității și diversității conținutului în AI generativă
  • Utilizarea unor metrici precum scorul de inițiere, distanța de inițiere Fréchet și scorul BLEU
  • Utilizarea evaluării umane prin crowdsourcing și sondaje
  • Aplicarea unor metode de evaluare adversativă, cum ar fi testele Turing și discriminatorii

Înțelegerea implicațiilor etice și sociale ale AI generative

  • Asigurarea corectitudinii și a responsabilității
  • evitarea utilizării necorespunzătoare și a abuzurilor
  • Respectarea drepturilor și a vieții private a creatorilor de conținut și a consumatorilor.
  • Promovarea creativității și a colaborării dintre oameni și IA

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază și a terminologiei IA
  • Experiență cu programarea Python și analiza datelor
  • Familiaritate cu cadrele de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow sau PyTorch

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • Dezvoltatorii AI
  • Entuziaști AI
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Cursuri înrudite

Categorii înrudite

1