Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a generatív MI-be
- Mi a generatív MI?
- A generatív MI története és fejlődése
- Kulcsfogalmak és terminológia
- A generatív MI alkalmazásainak és lehetőségeinek áttekintése
A gépi tanulás alapjai
- Bevezetés a gépi tanulásba
- A gépi tanulás típusai: Felügyelt, felügyelet nélküli és megerősítéses tanulás
- Alapvető algoritmusok és modellek
- Adatfeldolgozás és jellemzőképzés
A mélytanulás alapjai
- Neurális hálózatok és mélytanulás
- Aktivációs függvények, veszteségfüggvények és optimalizálók
- Túltanulás, alultanulás és regularizációs technikák
- Bevezetés a TensorFlow és PyTorch használatába
Generatív modellek áttekintése
- Generatív modellek típusai
- Különbségek a diszkriminatív és generatív modellek között
- Generatív modellek használati esetei
Variációs Autoenkóderek (VAE)
- Az autoenkóderek megértése
- A VAE architektúrája
- A latens tér és annak jelentősége
- Gyakorlati projekt: Egyszerű VAE építése
Generatív Ellenséges Hálózatok (GAN)
- Bevezetés a GAN-okba
- A GAN architektúrája: Generátor és Diszkriminátor
- GAN-ok tanítása és kihívások
- Gyakorlati projekt: Alapvető GAN létrehozása
Haladó generatív modellek
- Bevezetés a Transformer modellekbe
- Áttekintés a GPT (Generative Pretrained Transformer) modellekről
- GPT alkalmazásai szöveggenerációban
- Gyakorlati projekt: Szöveggeneráció előre betanított GPT modellel
Etika és következmények
- Etikai megfontolások a generatív MI területén
- Elfogultság és tisztesség az MI modellekben
- Jövőbeli következmények és felelősségteljes MI
A generatív MI ipari alkalmazásai
- Generatív MI a művészetben és kreativitásban
- Alkalmazások az üzleti és marketing területén
- Generatív MI a tudományban és kutatásban
Záróprojekt
- Generatív MI projekt ötletelése és javaslata
- Adatgyűjtés és előfeldolgozás
- Modellválasztás és tanítás
- Eredmények kiértékelése és bemutatása
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető programozási ismeretek Python nyelven
- Tapasztalat alapvető matematikai fogalmakkal, különösen a valószínűségszámítás és a lineáris algebra területén
Közönség
- Fejlesztők
14 Órák
Vélemények (2)
Az interaktív stílus, a gyakorlatok
Tamas Tutuntzisz
Kurzus - Introduction to Prompt Engineering
Gépi fordítás
Egy kiváló erőforrás-tár a jövőbeni használatra, oktató stílusa (teljesen humorérzékeny, nagyszerű részletességgel)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Kurzus - Prompt Engineering for ChatGPT
Gépi fordítás