Đề cương khóa học

Giới thiệu về Generative AI

  • Generative AI là gì?
  • Lịch sử và sự phát triển của Generative AI
  • Các khái niệm và thuật ngữ chính
  • Tổng quan về các ứng dụng và tiềm năng của Generative AI

Cơ bản về Machine Learning

  • Giới thiệu về học máy
  • Các loại học máy: Giám sát, Không giám sát và Reinforcement Learning
  • Các thuật toán và mô hình cơ bản
  • Tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng

Cơ bản về Deep Learning

  • Mạng nơ-ron và học sâu
  • Hàm kích hoạt, hàm mất mát và trình tối ưu hóa
  • Quá khớp, thiếu khớp và các kỹ thuật điều chuẩn
  • Giới thiệu về TensorFlow và PyTorch

Tổng quan về Mô hình Sinh

  • Các loại mô hình sinh
  • Sự khác biệt giữa mô hình phân biệt và mô hình sinh
  • Các trường hợp sử dụng cho mô hình sinh

Bộ Mã Hóa Tự Động Biến Thiên (VAEs)

  • Hiểu về bộ mã hóa tự động
  • Kiến trúc của VAEs
  • Không gian tiềm ẩn và tầm quan trọng của nó
  • Dự án thực hành: Xây dựng một VAE đơn giản

Mạng Đối Kháng Sinh (GANs)

  • Giới thiệu về GANs
  • Kiến trúc của GANs: Bộ Sinh và Bộ Phân Biệt
  • Huấn luyện GANs và những thách thức
  • Dự án thực hành: Tạo một GAN cơ bản

Mô hình Sinh Nâng Cao

  • Giới thiệu về mô hình Transformer
  • Tổng quan về mô hình GPT (Generative Pretrained Transformer)
  • Ứng dụng của GPT trong tạo văn bản
  • Dự án thực hành: Tạo văn bản với mô hình GPT được huấn luyện trước

Đạo đức và Tác động

  • Các cân nhắc về đạo đức trong Generative AI
  • Thiên vị và công bằng trong mô hình AI
  • Tác động trong tương lai và AI có trách nhiệm

Ứng dụng Công nghiệp của Generative AI

  • Generative AI trong nghệ thuật và sáng tạo
  • Ứng dụng trong kinh doanh và tiếp thị
  • Generative AI trong khoa học và nghiên cứu

Dự án Cấp độ Cao

  • Xây dựng ý tưởng và đề xuất dự án AI sinh
  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
  • Lựa chọn và huấn luyện mô hình
  • Đánh giá và trình bày kết quả

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu biết về các khái niệm lập trình cơ bản trong Python
  • Kinh nghiệm với các khái niệm toán học cơ bản, đặc biệt là xác suất và đại số tuyến tính

Đối tượng

  • Nhà phát triển
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories