Generative AI for Data Synthesis

• 瞭解基本的機器學習概念
• 具有 Python 程式設計經驗
• 熟悉數據科學工作流

觀眾

• 數據科學家
• 人工智慧從業者

Generative AI 是人工智慧的一個領域，專注於創建可以模仿真實世界分佈的新內容、數據和模型。合成數據是真實數據的替代品。

這種以講師為主導的現場培訓（在線或現場）面向希望在真實數據稀缺或敏感的情況下為 AI 模型訓練創建合成數據集的中級數據專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解合成數據在 Generative AI 中的作用和創建。
• 實施 Generative AI 模型以生成高品質的合成數據。
• 評估合成數據集的品質和效用。
• 瞭解使用合成數據時的道德和法律考慮因素。
• 將合成數據策略應用於現實世界的 AI 挑戰。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Generative AI 簡介

• 定義生成式 AI
• 生成模型（GAN、VAE 等）概述
• 應用和案例研究

對合成數據的需求

• 真實數據的局限性
• 隱私和安全問題
• 增強 AI 模型的魯棒性

生成合成數據

• 合成數據生成技術
• 確保數據品質和多樣性
• 實踐研討會：創建您的第一個合成數據集

評估合成數據

• 評估合成數據質量的指標
• 比較合成數據與真實數據的性能
• 案例研究分析

道德和法律方面

• 駕馭道德環境
• 法律框架和合規
• 平衡創新與責任

數據合成高級主題

• 用於無監督學習的合成數據
• 跨域數據合成
• 生成式人工智慧的未來趨勢

頂點專案

• 將知識應用於實際場景
• 制定合成數據策略
• 評估和反饋

摘要和後續步驟