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課程簡介
介紹
- 什麼是生成式AI?
- 生成式AI與其他類型AI的比較
- 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的挑戰和侷限性
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
- 使用風格遷移將藝術風格應用於圖像
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含義的不同方式
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Inception Score、Fréchet Inception Distance和BLEU Score等指標
- 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
- 避免濫用和誤用
- 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: