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課程簡介
簡介
- 什麼是生成式AI?
- 生成式AI與其他類型AI的區別。
- 生成式AI的主要技術和模型概述。
- 生成式AI的應用和用例。
- 生成式AI的挑戰和限制。
使用生成式AI創建圖像
- 從文本描述生成圖像。
- 使用GAN生成逼真且多樣化的圖像。
- 使用VAE生成具有潛在變量的圖像。
- 使用風格遷移爲圖像應用藝術風格。
使用生成式AI創建文本
- 從文本提示生成文本。
- 使用基於Transformer的模型生成具有上下文和連貫性的文本。
- 使用文本摘要生成長文本的簡潔摘要。
- 使用文本改寫生成表達相同意義的不同方式。
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。
- 生成具有特定聲音的語音。
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生成內容的質量和多樣性。
- 使用指標如inception score、Fréchet inception distance和BLEU score。
- 通過衆包和調查進行人工評估。
- 應用對抗性評估方法,如圖靈測試和判別器。
理解生成式AI的倫理和社會影響
- 確保公平性和問責制。
- 避免誤用和濫用。
- 尊重內容創作者和消費者的權利與隱私。
- 促進人類與AI的創造力和協作。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解基本的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。
受衆
- 數據科學家。
- AI開發者。
- AI愛好者。
14 時間:
客戶評論 (1)
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Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
課程 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
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