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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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