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 Generative AI Bazele
- Recapitulare rapidă a conceptelor Generative AI
- Aplicații avansate și studii de caz
Profundizare în rețelele generative adversariale (GAN)
- Studiu aprofundat al arhitecturilor GAN
- Tehnici de îmbunătățire a instruirii GAN
- GAN-uri condiționate și aplicațiile lor
- Proiect practic: Proiectarea unei GAN complexe
Autocodare variațională avansată (VAE)
- Explorarea limitelor VAE
- Reprezentări dezordonate în VAE
- Beta-VAE și semnificația lor
- Proiect practic: Construirea unui VAE avansat
Transformatoare și modele generative
- Înțelegerea arhitecturii transformatorului
- Transformatoare generative preinstruite (GPT) și BERT pentru sarcini generative
- Strategii de reglaj fin pentru modelele generative
- Proiect practic: Reglarea fină 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
Reinforcement Learning în Generative AI
- Bazele învățării prin întărire
- Integrarea învățării prin întărire cu modelele generative
- Aplicații în proiectarea jocurilor și generarea de conținut procedural
- Proiect practic: Crearea de conținut cu ajutorul învățării prin întărire
Subiecte avansate în domeniul eticii și al prejudecăților
- Deepfakes și media sintetică
- Detectarea și atenuarea prejudecăților în modelele generative
- Considerații juridice și etice
Aplicații specifice industriei
- Generative AI în domeniul sănătății
- Industrii creative și divertisment
- Generative AI în cercetarea științifică
Tendințe de cercetare în Generative AI
- Cele mai recente progrese și descoperiri
- Probleme deschise și oportunități de cercetare
- Pregătirea pentru o carieră în cercetare în Generative AI
Proiectul Capstone
- Identificarea unei probleme potrivite pentru Generative AI
- Pregătirea avansată a seturilor de date și creșterea numărului de date
- Selectarea, formarea și reglarea fină a modelelor
- Evaluarea, iterația și prezentarea proiectului
Rezumat și etape următoare
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor și algoritmilor fundamentali de învățare automată
- Experiență cu programarea Python și utilizarea de bază a TensorFlow sau PyTorch.
- Familiaritate cu principiile rețelelor neuronale și ale învățării profunde
Audiență
- Oameni de știință în domeniul datelor
- Inginerii de învățare automată
- Practicieni în domeniul IA
21 ore
