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
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite