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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