План на курса

Въведение

  • Какво е генеративен AI?
  • Генеративен AI срещу други видове AI
  • Преглед на основните техники и модели в генеративния AI
  • Приложения и случаи на използване на генеративен AI
  • Предизвикателства и ограничения на генеративния AI

Създаване на изображения с Generative AI

  • Генериране на изображения от текстови описания
  • Използване на GAN за създаване на реалистични и разнообразни изображения
  • Използване на VAE за създаване на изображения с латентни променливи
  • Използване на трансфер на стил за прилагане на артистични стилове към изображения

Създаване на текст с Generative AI

  • Генериране на текст от текстови подкани
  • Използване на трансформаторни модели за създаване на текст с контекст и кохерентност
  • Използване на резюмиране на текст за създаване на кратки резюмета на дълги текстове
  • Използване на перифразиране на текст за създаване на различни начини за изразяване на едно и също значение

Създаване на аудио с Generative AI

  • Генериране на реч от текст
  • Генериране на текст от реч
  • Генериране на музика от текст или аудио
  • Генериране на реч с определен глас

Създаване на друго съдържание с Generative AI

  • Генериране на код от естествен език
  • Генериране на продуктови скици от текст
  • Генериране на видео от текст или изображения
  • Генериране на 3D модели от текст или изображения

Оценяване на Generative AI

  • Оценяване на качеството и разнообразието на съдържанието в генеративния AI
  • Използване на показатели като начален резултат, начално разстояние на Fréchet и BLEU резултат
  • Използване на човешка оценка чрез краудсорсинг и проучвания
  • Прилагане на методи за състезателна оценка като тестове на Тюринг и дискриминатори

Разбиране на етичните и социалните последици от генеративния ИИ

  • Осигуряване на справедливост и отчетност
  • Избягване на злоупотреба и злоупотреба
  • Зачитане на правата и поверителността на създателите на съдържание и потребителите
  • Насърчаване на креативността и сътрудничеството между човека и ИИ

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основните концепции и терминология на ИИ
  • Опит с Python програмиране и анализ на данни
  • Познаване на рамки за дълбоко обучение като TensorFlow или PyTorch

Публика

  • Учени по данни
  • AI разработчици
  • AI ентусиасти
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории