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課程簡介
生成式 AI 簡介
- 定義生成式 AI
- 生成模型概覽(GANs、VAEs 等)
- 應用與案例研究
對合成數據的需求
- 真實數據的局限性
- 隱私與安全問題
- 增強 AI 模型的健壯性
生成合成數據
- 合成數據生成的技術
- 確保數據質量與多樣性
- 實作工作坊:創建第一個合成數據集
評估合成數據
- 評估合成數據質量的指標
- 比較合成與真實數據的表現
- 案例研究分析
道德與法律層面
- navigating 道德框架
- 法律框架與合規性
- 平衡創新與責任
數據合成進階主題
- 無監督學習的合成數據
- 跨領域數據合成
- 生成式 AI 未來趨勢
綜合專案
- 將知識應用於現實場景
- 制定合成數據策略
- 評估與反饋
總結與後續步驟
最低要求
- 理解基本機器學習概念
- 具備 Python 程式設計經驗
- 熟悉數據科學工作流程
對象
- 數據科學家
- AI 從業人員
21 小時
客戶評論 (2)
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