Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung
- Was ist generative KI?
- Generative KI im Vergleich zu anderen KI-Arten
- Überblick über die wichtigsten Techniken und Modelle in der generativen KI
- Anwendungen und Anwendungsfälle von generativer KI
- Herausforderungen und Einschränkungen von generativer KI
Erzeugung von Bildern mit generativer KI
- Generierung von Bildern aus Textbeschreibungen
- Einsatz von GANs zur Erstellung realistischer und vielfältiger Bilder
- Einsatz von VAEs zur Erstellung von Bildern mit latenten Variablen
- Anwendung von Style Transfer, um künstlerische Stile auf Bilder zu übertragen
Erzeugung von Texten mit generativer KI
- Generierung von Text aus Textanweisungen
- Einsatz von Transformer-basierten Modellen zur Erstellung von texten mit Kontext und Kohärenz
- Anwendung von Textzusammenfassung, um kurze Zusammenfassungen langer Texte zu erstellen
- Einsatz von Textparaphrasierung, um verschiedene Ausdrucksweisen desselben Sinns zu generieren
Erzeugung von Audio mit generativer KI
- Generierung von Sprache aus Text
- Generierung von Text aus Sprache
- Generierung von Musik aus Text oder Audio
- Generierung von Sprache mit einer bestimmten Stimme
Erzeugung weiterer Inhalte mit generativer KI
- Generierung von Code aus natürlicher Sprache
- Erzeugung von Produktskizzen aus Text
- Generierung von Videos aus Text oder Bildern
- Erstellung von 3D-Modellen aus Text oder Bildern
Bewertung generativer KI
- Beurteilung der Qualität und Vielfalt der Inhalte in der generativen KI
- Verwendung von Metriken wie Inception Score, Fréchet Inception Distance und BLEU-Score
- Nutzung menschlicher Bewertungen durch Crowdsourcing und Umfragen
- Anwendung adversarialer Evaluierungsmethoden wie Turing-Tests und Diskriminatoren
Verständnis der ethischen und gesellschaftlichen Implikationen generativer KI
- Sicherstellung von Fairness und Rechenschaftspflicht
- Vermeidung von Missbrauch
- Wahrung der Rechte und Privatsphäre von Erstellerinnen, Erstellern und Konsumentinnen, Konsumenten von Inhalten
- Förderung der Kreativität und Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten und -Terminologie
- Erfahrungen in der Python-Programmierung und Datenanalyse
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
Zielgruppe
- Data Scientists
- KI-Entwickler
- KI-Interessierte
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Der interaktive Stil, die Übungen
Tamas Tutuntzisz
Kurs - Introduction to Prompt Engineering
Maschinelle Übersetzung
Eine großartige Sammlung von Ressourcen für zukünftige Nutzung, der Stil des Dozenten (voller Humor und mit großer Detailgenauigkeit)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Kurs - Prompt Engineering for ChatGPT
Maschinelle Übersetzung