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
Revizuire a Fundamentelor de Inteligență Artificială Generativă
- Recapitulare rapidă a conceptelor de Inteligență Artificială Generativă
- Aplicații avansate și studii de caz
Explorare În Profunditate în Rețele Adversariale Generative (GANs)
- Studiu detaliat al arhitecturilor GAN
- Tehnice pentru îmbunătățirea antrenării GAN
- Rețele Adversariale Generative condiționate și aplicațiile lor
- Proiect practic: Dezvoltarea unei rețele GAN complexe
Autoencoaderi Variacionali Avansați (VAEs)
- Explorarea limitelor VAEs
- Reprezentări disentangled în VAEs
- Beta-VAEs și importanța lor
- Proiect practic: Construirea unui VAE avansat
Transformers și Modele Generative
- Comprehensia arhitecturii Transformer
- Preantrenarea Transfomerilor (GPT) și BERT pentru sarcini generate
- Strategii de finetuning pentru modele generate
- Proiect practic: Fine-tuning a unui model GPT pentru un domeniu specific
Modele Diffusion
- Introducere în modele diffusion
- Antrenarea modelelor diffusion
- Aplicații în generarea de imagini și audio
- Proiect practic: Implementarea unei modele diffusion
Aprenderea prin Recompense în Inteligență Artificială Generativă
- Bazele antrenării prin recompense
- Integrarea antrenării prin recompense cu modele generate
- Aplicații în proiectarea jocurilor și generarea de conținut procedural
- Proiect practic: Crearea de conținut folosind antrenarea prin recompense
Subiecte Avansate în Etica și Biase
- Deepfakes și medii sintetice
- Detectarea și mitigarea biasei în modele generate
- Considerații legale și etice
Aplicații Specifică Industriei
- Inteligență Artificială Generativă în sănătate
- Industriile creative și entreținere
- Inteligență Artificială Generativă în cercetarea științifică
Trendurile de Cercetare în Inteligență Artificială Generativă
- Cele mai recente progrese și descoperiri
- Probleme deschise și oportunități de cercetare
- Prepararea pentru cariera de cercetare în Inteligență Artificială Generativă
Proiect Capstone
- Identificarea unui problemă adecvată pentru Inteligența Artificială Generativă
- Prepararea și augmentarea seturilor de date avansate
- Selectarea, antrenarea și fine-tuning-ul modelului
- Evaluarea, iterația și prezentarea proiectului
Concluzii și Pași Următori
Cerințe
- Oprit de baze cu conceptele și algoritmii de învățare automată
- Experiență în programarea Python și utilizarea bazice a TensorFlow sau PyTorch
- Cunoștințe cu principiile rețelelor neuronale și învățarea profunză
Publicație
- Oamenii de date
- Inginerii de învățare automată
- Practicienii AI
21 ore