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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale Generativa
- Definizione dell'intelligenza artificiale generativa
- Panoramica sui modelli generativi (GAN, VAE ecc.)
- Applicazioni e studi di caso
La Necessità dei Dati Sintetici
- Limitazioni dei dati reali
- Preoccupazioni sulla privacy e sicurezza
- Miglioramento della robustezza dei modelli AI
Generazione di Dati Sintetici
- Tecniche per la generazione di dati sintetici
- Garanzia della qualità e diversità dei dati
- Workshop pratico: Creare il primo insieme di dati sintetici
Valutazione dei Dati Sintetici
- Metriche per valutare la qualità dei dati sintetici
- Confronto tra le prestazioni di dati sintetici e reali
- Analisi di studi di caso
Aspetti Etici e Legalmente Rilevanti
- Navigare il paesaggio etico
- Quadro giuridico e conformità
- Bilanciare l'innovazione con la responsabilità
Temi Avanzati nella Sintesi dei Dati
- Dati sintetici per l'apprendimento non sorvegliato
- Sintesi di dati transfrontalieri
- Tendenze future nell'IA generativa
Progetto Finale
- Applicare le conoscenze a scenari reali
- Sviluppare una strategia per i dati sintetici
- Valutazione e feedback
Riepilogo e Prossimi Passaggi
Requisiti
- Comprendere i concetti di base dell'apprendimento automatico
- Esperienza con la programmazione in Python
- Familiarità con i flussi di lavoro della scienza dei dati
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Professionisti in IA
21 ore
Recensioni (2)
Lo stile interattivo, gli esercizi
Tamas Tutuntzisz
Corso - Introduction to Prompt Engineering
Traduzione automatica
Un ottimo archivio di risorse per un utilizzo futuro, stile dell'insegnante (pieno di buon umorismo e grande attenzione ai dettagli)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Corso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traduzione automatica