Course Outline

생성형 인공지능 소개

  • 생성형 인공지능 정의
  • 생성형 모델 개요 (GANs, VAEs 등)
  • 응용 사례 및 사례 연구

합성 데이터의 필요성

  • 실제 데이터의 한계
  • 프라이버시 및 보안 문제
  • AI 모델의 강인성 강화

합성 데이터 생성

  • 합성 데이터 생성 기술
  • 데이터 품질과 다양성 보장
  • 실습 워크숍: 첫 번째 합성 데이터셋 생성

합성 데이터 평가

  • 합성 데이터 품질 평가 지표
  • 합성 데이터 vs. 실제 데이터 성능 비교
  • 사례 연구 분석

윤리적 및 법적 측면

  • 윤리적 환경 탐색
  • 법적 규제 및 준수
  • 혁신과 책임의 균형

데이터 합성 고급 주제

  • 비지도 학습을 위한 합성 데이터
  • 교차 도메인 데이터 합성
  • 생성형 AI의 미래 동향

종합 프로젝트

  • 지식을 실세계 시나리오에 적용
  • 합성 데이터 전략 개발
  • 평가 및 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기계 학습의 기본 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 데이터 과학 워크플로우에 대한 familiarity

대상

  • 데이터 과학자
  • AI 전문가
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories