문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
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
요건
- 기계 학습의 기본 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 데이터 과학 워크플로우에 대한 familiarity
대상
- 데이터 과학자
- AI 전문가
21 시간
회원 평가 (2)
이슈에 대한 세부 사항과 설명
Malcolm Bartlett - CANARIE Inc
코스 - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
기계 번역됨
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