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
Vélemények (3)
Az oktatók válaszolhatnak minden kérdésre és fogadhatnak bármilyen megkeresést
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Kurzus - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Gépi fordítás
Az AI felhasználási esetek és alkalmazásainak átvétele segítőnek volt. Elégedett voltam az egyes mesterséges intelligencia ügynökök körutatással.
Axel Schulz - CANARIE Inc
Kurzus - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
Gépi fordítás
Szívesen vette fel, hogy a képző rendkívül sok tudást rendelkezett és ezt bennünket keresztül osztotta meg.
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
Kurzus - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Gépi fordítás