Schița de curs
Introducere
- Ce este inteligența artificială generativă?
- Inteligența artificială generativă vs alte tipuri de AI
- Prezentarea principalelor tehnici și modele în inteligența artificială generativă
- Aplicații și cazuri de utilizare ale inteligenței artificiale generative
- Provocări și limitări ale inteligenței artificiale generative
Crearea de Imagini cu Inteligența Artificială Generativă
- Generarea de imagini din descrieri text
- Utilizarea GAN-urilor pentru a crea imagini realiste și diverse
- Utilizarea VAE-urilor pentru a crea imagini cu variabile latente
- Utilizarea transferului de stil pentru a aplica stiluri artistice imaginilor
Crearea de Text cu Inteligența Artificială Generativă
- Generarea de text din prompturi text
- Utilizarea modelelor bazate pe transformatoare pentru a crea text cu context și coerență
- Utilizarea sumarizării textului pentru a crea rezumate concise ale textelor lungi
- Utilizarea parafrazării textului pentru a crea diferite moduri de exprimare a aceluiași sens
Crearea de Audio cu Inteligența Artificială Generativă
- Generarea de vorbire din text
- Generarea de text din vorbire
- Generarea de muzică din text sau audio
- Generarea de vorbire cu o anumită voce
Crearea de Alte Tipuri de Conținut cu Inteligența Artificială 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 Inteligenței Artificiale Generative
- Evaluarea calității și diversității conținutului generat de inteligența artificială generativă
- Utilizarea metricelor precum scorul inception, distanța Fréchet inception și scorul BLEU
- Utilizarea evaluării umane prin crowdsourcing și sondaje
- Aplicarea metodelor de evaluare adversariale precum testele Turing și discriminatorii
Înțelegerea Implicațiilor Etico-Sociale ale Inteligenței Artificiale Generative
- Asigurarea corectitudinii și responsabilității
- Evitarea utilizării greșite și abuzului
- Respectarea drepturilor și confidențialității creatorilor și consumatorilor de conținut
- Încurajarea creativității și colaborării dintre oameni și AI
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor și terminologiei de bază ale inteligenței artificiale
- Experiență în programarea Python și analiza datelor
- Familiaritate cu framework-uri de deep learning precum TensorFlow sau PyTorch
Publicul țintă
- Cercetători de date
- Dezvoltatori de AI
- Pasionați de AI
Mărturii (3)
Trainerii pot răspunde la toate întrebările și pot accepta orice interogări
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Curs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Tradus de catre o masina
Explorarea diferitelor cazuri de utilizare și a aplicațiilor AI a fost utilă. Mi-a plăcut prezentarea detaliată a diferitelor Agenți AI.
Axel Schulz - CANARIE Inc
Curs - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
Tradus de catre o masina
M-am bucurat că instrucționarul avea multe cunoștințe și le-a împărtășit cu noi
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
Curs - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Tradus de catre o masina