Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Recapitularea elementelor de bază ale Generative AI
- Scurtă recapitulare a conceptelor Generative AI
- Aplicații avansate și studii de caz
Profundizare în Generative Adversarial Networks (GANs)
- Studiu detaliat al arhitecturilor GAN
- Tehnici de îmbunătățire a antrenării GAN
- GANs condiționale și aplicațiile lor
- Proiect practic: Proiectarea unui GAN complex
Variational Autoencoders (VAEs) avansate
- Explorarea limitelor VAEs
- Reprezentări dezlegate în VAEs
- Beta-VAEs și semnificația lor
- Proiect practic: Construirea unui VAE avansat
Transformers și modele generative
- Înțelegerea arhitecturii Transformer
- Generative Pretrained Transformers (GPT) și BERT pentru sarcini generative
- Strategii de fine-tuning pentru modele generative
- Proiect practic: Fine-tuning a unui model GPT pentru un domeniu specific
Modele de difuzie
- Introducere în modelele de difuzie
- Antrenarea modelelor de difuzie
- Aplicații în generarea de imagini și audio
- Proiect practic: Implementarea unui model de difuzie
Învățarea prin întărire în Generative AI
- Elemente de bază ale învățării prin întărire
- Integrarea învățării prin întărire cu modelele generative
- Aplicații în designul de jocuri și generarea de conținut procedural
- Proiect practic: Crearea de conținut cu învățarea prin întărire
Subiecte avansate în etică și părtinire
- Deepfakes și media sintetică
- Detectarea și atenuarea părtinirii în modelele generative
- Considerații legale și etice
Aplicații specifice industriei
- Generative AI în sănătate
- Industrii creative și divertisment
- Generative AI în cercetarea științifică
Tendințe de cercetare în Generative AI
- Cele mai recente avansări și descoperiri
- Probleme deschise și oportunități de cercetare
- Pregătirea pentru o carieră în cercetarea Generative AI
Proiect Capstone
- Identificarea unei probleme adecvate pentru Generative AI
- Pregătirea avansată a setului de date și augmentarea
- Selectarea, antrenarea și fine-tuning-ul modelului
- Evaluarea, iterația și prezentarea proiectului
Rezumat și următorii pași
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor și algoritmilor fundamentali de machine learning
- Experiență în programarea Python și utilizarea de bază a TensorFlow sau PyTorch
- Familiaritate cu principiile rețelelor neuronale și învățării profunde
Public țintă
- Specialiști în știința datelor
- Ingineri de machine learning
- Practicieni AI
21 Ore
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
