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Schulungsübersicht
Einführung in die generative KI
- Definition von generativer KI
- Überblick über generative Modelle (GANs, VAEs usw.)
- Anwendungen und Fallstudien
Die Notwendigkeit synthetischer Daten
- Begrenzungen von realen Daten
- Datenschutz- und Sicherheitsbedenken
- Verbesserung der Robustheit von KI-Modellen
Erstellung synthetischer Daten
- Techniken zur Generierung synthetischer Daten
- Sicherstellen von Datengüte und Vielfalt
- Praktisches Workshop: Schaffung Ihrer ersten Synthetik-Datensätze
Bewertung synthetischer Daten
- Metriken zur Beurteilung der Güte synthetischer Daten
- Vergleich von Leistungsfähigkeit von synthetischen und realen Daten
- Fallstudienanalyse
Ethische und rechtliche Aspekte
- Navigieren des ethischen Raums
- Rechtliche Rahmenbedingungen und Einhaltung von Vorschriften
- Ausgewogenes Verhältnis zwischen Innovation und Verantwortung
Fortgeschrittene Themen der Datensynthese
- Synthetische Daten für unüberwachtes Lernen
- Quervereinigung von Datensynthese
- Zukünftige Trends in der generativen KI
Abschlussprojekt
- Anwendung des Wissens auf realen Szenarien
- Entwicklung einer Strategie für synthetische Daten
- Bewertung und Rückmeldung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis grundlegender Machine-Learning-Konzepte
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Kenntnisse von Datenwissenschaftsworkflows
Zielgruppe
- Data Scientists
- AI-Praktiker
21 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