Đề cương khóa học

Giới thiệu về Generative AI

  • Định nghĩa AI tạo sinh
  • Tổng quan về các mô hình tạo sinh (GAN, VAE, v.v.)
  • Ứng dụng và các nghiên cứu điển hình

Nhu cầu về Dữ liệu Tổng hợp

  • Hạn chế của dữ liệu thực
  • Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật
  • Nâng cao độ mạnh mẽ của mô hình AI

Tạo Dữ liệu Tổng hợp

  • Các kỹ thuật tạo dữ liệu tổng hợp
  • Đảm bảo chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu
  • Thực hành: Tạo tập dữ liệu tổng hợp đầu tiên của bạn

Đánh giá Dữ liệu Tổng hợp

  • Các chỉ số đánh giá chất lượng dữ liệu tổng hợp
  • So sánh hiệu suất giữa dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thực
  • Phân tích nghiên cứu điển hình

Các khía cạnh Đạo đức và Pháp lý

  • Điều hướng bối cảnh đạo đức
  • Khung pháp lý và tuân thủ
  • Cân bằng đổi mới với trách nhiệm

Các chủ đề Nâng cao về Tổng hợp Dữ liệu

  • Dữ liệu tổng hợp cho học máy không giám sát
  • Tổng hợp dữ liệu đa miền
  • Xu hướng tương lai trong AI tạo sinh

Dự án Tổng kết

  • Áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế
  • Phát triển chiến lược dữ liệu tổng hợp
  • Đánh giá và phản hồi

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về các khái niệm học máy cơ bản
  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Làm quen với quy trình công việc khoa học dữ liệu

Đối tượng

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Các chuyên gia thực hành AI
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories