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課程簡介
引言
- 什麼是生成式AI?
- 生成式AI與其他類型AI的區別
- 生成式AI中的主要技術和模型概述
- 生成式AI的應用和用例
- 生成式AI的挑戰和局限性
使用生成式AI創建圖像
- 從文本描述生成圖像
- 使用GANs創作逼真且多樣的圖像
- 使用VAEs通過潛變量創建圖像
- 使用風格遷移為圖像應用藝術風格
使用生成式AI創建文本
- 從文本提示生成文本
- 使用基於Transformer的模型創作具有上下文連貫性的文本
- 使用文本摘要生成簡潔的長文本摘要
- 使用文本改寫以不同方式表達相同含義
使用生成式AI創建音頻
- 從文本生成語音
- 從語音生成文本
- 從文本或音頻生成音樂
- 生成特定聲線的語音
使用生成式AI創建其他內容
- 從自然語言生成代碼
- 從文本生成產品草圖
- 從文本或圖像生成視頻
- 從文本或圖像生成3D模型
評估生成式AI
- 評估生成式AI中的內容質量和多樣性
- 使用指標如Inception Score、Fréchet Inception Distance和BLEU分數
- 通過眾包和調查利用人工評估
- 應用對抗性評估方法,如圖靈測試和鑑別器
理解生成式AI的道德和社會影響
- 確保公平性和問責制
- 避免濫用和誤用
- 尊重內容創建者和消費者的權利和隱私
- 促進人與AI的創造力和協作
總結與下一步行動
最低要求
- 了解基本AI概念和術語
- 具備Python編程和數據分析經驗
- 熟悉深度學習框架,如TensorFlow或PyTorch
受眾
- 數據科學家
- AI開發者
- AI愛好者
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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