Struttura del corso

Introduzione a Generative AI

  • Definizione di IA generativa
  • Cenni sui modelli generativi (GAN, VAE, ecc.)
  • Applicazioni e casi di studio

La necessità di dati sintetici

  • Limiti dei dati reali
  • Problemi di privacy e sicurezza
  • Migliorare la robustezza del modello di intelligenza artificiale

Generazione di dati sintetici

  • Tecniche per la generazione di dati sintetici
  • Garantire la qualità e la diversità dei dati
  • Workshop pratico: Creazione del primo set di dati sintetico

Valutazione dei dati sintetici

  • Metriche per la valutazione della qualità dei dati sintetici
  • Confronto tra le prestazioni dei dati sintetici e quelli reali
  • Analisi di casi di studio

Aspetti etici e legali

  • Navigare nel panorama etico
  • Quadri giuridici e conformità
  • Bilanciare innovazione e responsabilità

Argomenti avanzati di sintesi dei dati

  • Dati sintetici per l'apprendimento non supervisionato
  • Sintesi dei dati tra domini
  • Tendenze future nell'IA generativa

Progetto Capstone

  • Applicare le conoscenze a scenari reali
  • Sviluppo di una strategia di dati sintetici
  • Valutazione e feedback

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di base del machine learning
  • Esperienza con la programmazione Python
  • Familiarità con i flussi di lavoro di data science

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Professionisti dell'IA
 21 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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