Generative AI for Data Synthesis

• 了解基本的机器学习概念
• 具有 Python 编程经验
• 熟悉数据科学工作流

观众

• 数据科学家
• 人工智能从业者

Generative AI 是人工智能的一个领域，专注于创建可以模仿真实世界分布的新内容、数据和模型。合成数据是真实数据的替代品。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或现场）面向希望在真实数据稀缺或敏感的情况下为 AI 模型训练创建合成数据集的中级数据专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解合成数据在 Generative AI 中的作用和创建。
• 实施 Generative AI 模型以生成高质量的合成数据。
• 评估合成数据集的质量和效用。
• 了解使用合成数据时的道德和法律考虑因素。
• 将合成数据策略应用于现实世界的 AI 挑战。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Generative AI 简介

• 定义生成式 AI
• 生成模型（GAN、VAE 等）概述
• 应用和案例研究

对合成数据的需求

• 真实数据的局限性
• 隐私和安全问题
• 增强 AI 模型的鲁棒性

生成合成数据

• 合成数据生成技术
• 确保数据质量和多样性
• 实践研讨会：创建您的第一个合成数据集

评估合成数据

• 评估合成数据质量的指标
• 比较合成数据与真实数据的性能
• 案例研究分析

道德和法律方面

• 驾驭道德环境
• 法律框架和合规
• 平衡创新与责任

数据合成高级主题

• 用于无监督学习的合成数据
• 跨域数据合成
• 生成式人工智能的未来趋势

顶点项目

• 将知识应用于实际场景
• 制定合成数据策略
• 评估和反馈

摘要和后续步骤