課程簡介

生成式AI簡介

  • 生成式AI的定義
  • 生成模型概述(GANs、VAEs等)
  • 應用與案例分析

合成數據的必要性

  • 真實數據的侷限性
  • 隱私與安全問題
  • 增強AI模型的魯棒性

生成合成數據

  • 合成數據生成技術
  • 確保數據質量與多樣性
  • 實踐工作坊: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
  • 合成數據與真實數據的性能對比
  • 案例分析

倫理與法律問題

  • 導航倫理環境
  • 法律框架與合規性
  • 平衡創新與責任

數據合成的高級主題

  • 用於無監督學習的合成數據
  • 跨領域數據合成
  • 生成式AI的未來趨勢

結業項目

  • 將知識應用於實際場景
  • 制定合成數據策略
  • 評估與反饋

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解基本的機器學習概念
  • 具備Python編程經驗
  • 熟悉數據科學工作流程

受衆

  • 數據科學家
  • AI從業者
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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