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.
Đề cương khóa học
Ôn tập Generative AI Kiến thức cơ bản
- Tóm tắt nhanh các khái niệm Generative AI
- Ứng dụng nâng cao và các nghiên cứu điển hình
Đi sâu vào Mạng Đối Kháng Sinh Sản (GAN)
- Nghiên cứu chuyên sâu về kiến trúc GAN
- Kỹ thuật cải thiện quá trình huấn luyện GAN
- GAN có điều kiện và ứng dụng của chúng
- Dự án thực hành: Thiết kế một GAN phức tạp
Bộ Mã Hóa Tự Động Biến Thiên Nâng Cao (VAEs)
- Khám phá giới hạn của VAEs
- Biểu diễn tách rời trong VAEs
- Beta-VAEs và tầm quan trọng của chúng
- Dự án thực hành: Xây dựng một VAE nâng cao
Transformers và Mô hình Sinh Sản
- Hiểu kiến trúc Transformer
- Transformers Được Huấn Luyện Trước Sinh Sản (GPT) và BERT cho các tác vụ sinh sản
- Chiến lược tinh chỉnh cho mô hình sinh sản
- Dự án thực hành: Tinh chỉnh mô hình GPT cho một lĩnh vực cụ thể
Mô hình Khuếch Tán
- Giới thiệu về mô hình khuếch tán
- Huấn luyện mô hình khuếch tán
- Ứng dụng trong tạo ảnh và âm thanh
- Dự án thực hành: Triển khai mô hình khuếch tán
Reinforcement Learning trong Generative AI
- Nguyên tắc cơ bản của học tăng cường
- Tích hợp học tăng cường với mô hình sinh sản
- Ứng dụng trong thiết kế trò chơi và tạo nội dung thủ tục
- Dự án thực hành: Tạo nội dung bằng học tăng cường
Các Chủ Đề Nâng Cao về Đạo Đức và Sai Lệch
- Deepfakes và phương tiện tổng hợp
- Phát hiện và giảm thiểu sai lệch trong mô hình sinh sản
- Các cân nhắc pháp lý và đạo đức
Ứng Dụng Cụ Thể Theo Ngành
- Generative AI trong chăm sóc sức khỏe
- Các ngành sáng tạo và giải trí
- Generative AI trong nghiên cứu khoa học
Xu Hướng Nghiên Cứu trong Generative AI
- Những tiến bộ và đột phá mới nhất
- Các vấn đề mở và cơ hội nghiên cứu
- Chuẩn bị cho sự nghiệp nghiên cứu trong Generative AI
Dự Án Cấp Độ Cao
- Xác định một vấn đề phù hợp cho Generative AI
- Chuẩn bị và tăng cường bộ dữ liệu nâng cao
- Lựa chọn, huấn luyện và tinh chỉnh mô hình
- Đánh giá, lặp lại và trình bày dự án
Tóm Tắt và Các Bước Tiếp Theo
Requirements
- Sự hiểu biết về các khái niệm và thuật toán học máy cơ bản
- Kinh nghiệm với lập trình Python và sử dụng cơ bản TensorFlow hoặc PyTorch
- Làm quen với các nguyên tắc của mạng nơ-ron và học sâu
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
- Các chuyên gia AI
21 Hours
