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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)
- 應用與案例研究
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
- 確保數據質量和多樣性
- 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比較
- 案例研究分析
倫理與法律問題
- 應對倫理挑戰
- 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
畢業項目
- 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:
客戶評論 (1)
我喜歡培訓師知識豐富,並與我們分享了這些知識
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
課程 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機器翻譯