문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
생성형 AI 기본 개요
- 생성형 AI 개념에 대한 간략한 복습
- 고급 응용 사례 및 사례 연구
생성적 적대 신경망(GANs)에 대한 심층 탐구
- GAN 아키텍처에 대한 심층 연구
- GAN 학습을 개선하는 기술
- 조건부 GANs 및 그 응용
- 실습 프로젝트: 복잡한 GAN 설계
고급 변분 오토인코더(VAEs)
- VAEs의 한계를 탐구
- VAEs에서의 분해 표현
- Beta-VAEs와 그 중요성
- 실습 프로젝트: 고급 VAE 구축
트랜스포머와 생성형 모델
- 트랜스포머 아키텍처 이해
- 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)와 생성 작업용 BERT
- 생성형 모델을 위한 미세 조정 전략
- 실습 프로젝트: 특정 도메인에 맞춰 GPT 모델 미세 조정
확산 모델
- 확산 모델 소개
- 확산 모델 학습
- 이미지 및 오디오 생성에 대한 응용
- 실습 프로젝트: 확산 모델 구현
생성형 AI의 강화 학습
- 강화 학습 기본
- 강화 학습을 생성형 모델과 통합
- 게임 디자인 및 절차적 콘텐츠 생성에 대한 응용
- 실습 프로젝트: 강화 학습으로 콘텐츠 생성
윤리와 편향에 대한 고급 주제
- 딥페이크 및 합성 미디어
- 생성형 모델에서 편향 감지 및 완화
- 법적 및 윤리적 고려 사항
산업별 응용
- 의료 분야에서의 생성형 AI
- 창의 산업 및 엔터테인먼트
- 과학 연구에서의 생성형 AI
생성형 AI의 연구 동향
- 최신 발전 및 혁신
- 해결해야 할 문제와 연구 기회
- 생성형 AI에서 연구 경력을 준비
종합 프로젝트
- 생성형 AI에 적합한 문제 식별
- 고급 데이터셋 준비 및 증강
- 모델 선택, 학습 및 미세 조정
- 프로젝트 평가, 반복 및 발표
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝의 기본 개념과 알고리즘에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험 및 TensorFlow 또는 PyTorch의 기본 사용
- 신경망과 딥러닝의 원칙에 대한 숙련도
대상자
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- AI 전문가
21 시간
회원 평가 (1)
강사가 많은 지식을 가지고それを 우리와 공유했다는 점이 좋았습니다.
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
코스 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
기계 번역됨