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Schulungsübersicht
Einführung in Generative AI
- Definition der generativen KI
- Überblick über generative Modelle (GANs, VAEs, etc.)
- Anwendungen und Fallstudien
Der Bedarf an synthetischen Daten
- Einschränkungen von realen Daten
- Datenschutz und Sicherheitsbedenken
- Verbesserung der Robustheit von AI-Modellen
Generierung synthetischer Daten
- Techniken zur Generierung synthetischer Daten
- Sicherstellung von Datenqualität und -vielfalt
- Praktischer Workshop: Erstellen Ihres ersten synthetischen Datensatzes
Synthetische Daten auswerten
- Metriken zur Bewertung der Qualität synthetischer Daten
- Vergleich der Leistung synthetischer Daten mit der von realen Daten
- Analyse von Fallstudien
Ethische und rechtliche Aspekte
- Navigieren in der ethischen Landschaft
- Rechtliche Rahmenbedingungen und Compliance
- Gleichgewicht zwischen Innovation und Verantwortung
Fortgeschrittene Themen der Datensynthese
- Synthetische Daten für unüberwachtes Lernen
- Domänenübergreifende Datensynthese
- Zukünftige Trends in der generativen KI
Abschlussprojekt
- Anwendung von Wissen auf reale Szenarien
- Entwicklung einer Strategie für synthetische Daten
- Bewertung und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit datenwissenschaftlichen Arbeitsabläufen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- KI-Praktiker
21 Stunden