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Course Outline
Generative AI 소개
- 생성 AI 정의
- 생성 모델(GAN, VAE 등) 개요
- 응용 프로그램 및 사례 연구
합성 데이터의 필요성
- 실제 데이터의 한계
- 개인 정보 보호 및 보안 문제
- AI 모델 견고성 강화
합성 데이터 생성
- 합성 데이터 생성 기술
- 데이터 품질 및 다양성 보장
- 실제 워크숍: 첫 번째 합성 데이터 세트 만들기
합성 데이터 평가
- 합성 데이터 품질 평가를 위한 측정항목
- 합성 데이터와 실제 데이터 성능 비교
- 사례 연구 분석
윤리적 및 법적 측면
- 윤리적 환경 탐색
- 법적 프레임워크 및 규정 준수
- 혁신과 책임감의 균형
데이터 합성의 고급 주제
- 비지도 학습을 위한 합성 데이터
- 도메인 간 데이터 합성
- 생성 AI의 미래 동향
캡스톤 프로젝트
- 실제 시나리오에 지식 적용
- 합성 데이터 전략 개발
- 평가 및 피드백
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본적인 머신러닝 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 데이터 과학 워크플로우에 대한 지식
청중
- 데이터 과학자
- AI 실무자
21 Hours