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 în Inteligența Artificială Generativă
- Ce este Inteligența Artificială Generativă?
- Istoria și evoluția Inteligenței Artificiale Generative
- Noțiuni cheie și terminologie
- Prezentare generală a aplicațiilor și potențialului Inteligenței Artificiale Generative
Fundamentele învățării automatizate
- Introducere în învățarea automatizată
- Tipuri de învățare automatizată: Supervizată, Nonsupervizată și Aprenderea prin Recompense
- Algoritmi și modele de bază
- Preprocesarea datelor și ingineria caracteristicilor
Bazele Învățării Profunde
- Rețele neuronale și învățarea profunda
- Funcțiile de activare, funcțiile de pierdere și optimizatori
- Suprapasaj, subpasaj și tehnici de regularizare
- Introducere în TensorFlow și PyTorch
Prezentare generală a modelelor generative
- Tipuri de modele generative
- Diferențele între modelele discriminante și cele generative
- Aplicațiile modelelor generative
Autoencode-uri Variationale (VAE)
- Comprehensia autoencode-urilor
- Arhitectura VAE
- Spațiul latent și importanța sa
- Proiect manual: Construirea unei VAE simple
Rețele Adversarale Generative (GAN)
- Introducere în GAN-uri
- Arhitectura GAN: Generator și Discriminator
- Antrenarea GAN-urilor și provocările asociate
- Proiect manual: Crearea unei GAN-uri de bază
Modele Generative Avansate
- Introducere în modele Transformer
- Prezentare generală a modelelor GPT (Generative Pretrained Transformer)
- Aplicațiile GPT la generarea de text
- Proiect manual: Generarea de text cu un model GPT preantrenat
Etică și Implicații
- Considerațiile etice în Inteligența Artificială Generativă
- Prejudecățile și echitatea în modelele AI
- Implicațiile viitoare și Inteligența Artificială responsabilă
Aplicații Industriale ale Inteligenței Artificiale Generative
- Inteligența Artificială Generativă în arte și creativitate
- Aplicații în afaceri și marketing
- Inteligența Artificială Generativă în știință și cercetare
Proiect Capstone
- Idee și propunere pentru un proiect de Inteligență Artificială Generativă
- Colectarea și preprocesarea seturilor de date
- Selectarea și antrenamentul modelelor
- Evaluarea și prezentarea rezultatelor
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Oportunitatea de a înțelege conceptele de bază ale programării în Python
- Experiență cu conceptele matematice de bază, mai ales probabilitate și algebră liniară
Publicul-țintă
- Dezvoltatori
14 ore