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課程簡介
Generative AI 簡介
- 定義生成式 AI
- 生成模型(GAN、VAE 等)概述
- 應用和案例研究
對合成數據的需求
- 真實數據的局限性
- 隱私和安全問題
- 增強 AI 模型的魯棒性
生成合成數據
- 合成數據生成技術
- 確保數據品質和多樣性
- 實踐研討會:創建您的第一個合成數據集
評估合成數據
- 評估合成數據質量的指標
- 比較合成數據與真實數據的性能
- 案例研究分析
道德和法律方面
- 駕馭道德環境
- 法律框架和合規
- 平衡創新與責任
數據合成高級主題
- 用於無監督學習的合成數據
- 跨域數據合成
- 生成式人工智慧的未來趨勢
頂點專案
- 將知識應用於實際場景
- 制定合成數據策略
- 評估和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本的機器學習概念
- 具有 Python 程式設計經驗
- 熟悉數據科學工作流
觀眾
- 數據科學家
- 人工智慧從業者
21 時間: