Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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