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코스 개요

생성형 AI 개요

  • 생성형 AI의 정의
  • 생성 모델의 종류(GAN, VAE 등) 소개
  • 활용 사례 및 사례 연구

합성 데이터가 필요한 이유

  • 실제 데이터의 한계점
  • 개인정보 보호 및 보안 문제
  • AI 모델의 강건성 향상을 위한 필요성

합성 데이터 생성 방법

  • 합성 데이터 생성을 위한 다양한 기법
  • 데이터 품질 및 다양성을 보장하는 전략
  • 실습: 자신의 첫 번째 합성 데이터셋 만들어보기

합성 데이터 평가 방법

  • 합성 데이터 품질을 판단하는 지표들
  • 합성 데이터와 실제 데이터 간 성능 비교 방법
  • 사례 연구 분석 방식

윤리 및 법적 측면 고려사항

  • 생성형 AI와 관련된 윤리적 쟁점 파악
  • 관련 법규 및 규정 준수 방안
  • 혁신과 책임감을 균형 있게 추구하는 방법

데이터 합성 분야의 심화 주제

  • 비지도 학습용 합성 데이터 활용 방안
  • 서로 다른 도메인 간의 데이터 합성 기법
  • 생성형 AI 분야의 향후 발전 동향

종합 프로젝트 수행

  • 실제 사례에 지금까지 배운 내용을 적용해보기
  • 자신만의 합성 데이터 전략 설계해보기
  • 평가 및 피드백 제공

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 머신러닝의 기본 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 데이터 과학 워크플로우에 대한 친숙함

수강 대상

  • 데이터 사이언티스트
  • AI 실무자
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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