お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
生成AIの基本概念の復習
- 生成AIの概念のクイックリキャップ
- 高度な応用と事例研究
生成対抗ネットワーク(GANs)の深堀り
- GANアーキテクチャの詳細な研究
- GAN訓練を改善するための技術
- 条件付きGANとその応用
- 実践プロジェクト:複雑なGANの設計
進化した変分自己符号器(VAEs)
- VAEsの限界を探る
- VAEsにおける独立表現
- Beta-VAEsとその重要性
- 実践プロジェクト:高度なVAEの構築
変圧器(Transformers)と生成モデル
- 変圧器アーキテクチャの理解
- 生成タスク向けにGPTやBERTを用いた生成事前学習変圧器
- 生成モデルの微調整戦略
- 実践プロジェクト:特定のドメイン向けにGPTモデルを微調整する
拡散モデル
- 拡散モデルの紹介
- 拡散モデルの訓練
- 画像と音声生成への応用
- 実践プロジェクト:拡散モデルの実装
生成AIにおける強化学習
- 強化学習の基本概念
- 生成モデルと強化学習の統合
- ゲームデザインとプロシージャルコンテンツ生成への応用
- 実践プロジェクト:強化学習を使用したコンテンツ作成
倫理とバイアスに関する高度なトピック
- 深層偽装(Deepfakes)と合成メディア
- 生成モデルのバイアス検出と軽減
- 法的および倫理的な考慮事項
業界別の応用
- 医療分野での生成AI
- クリエイティブ産業とエンターテインメント
- 科学研究における生成AI
生成AIの研究動向
- 最新の進歩とブレークスルー
- 解決すべき問題と研究機会
- 生成AI分野での研究キャリアに向けての準備
総合プロジェクト
- 生成AIに適した問題の特定
- 高度なデータセットの準備と拡張
- モデル選択、訓練、微調整
- プロジェクトの評価、反復、および発表
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習の基本概念とアルゴリズムの理解
- Pythonプログラミングの経験とTensorFlowまたはPyTorchの基本的な使用方法
- ニューラルネットワークと深層学習の原則に関する知識
対象者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- AI実践者
21 時間
お客様の声 (1)
そのトレーナーが多くの知識を持ち、それを私たちと分かち合ってくれたことが気に入りました
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
コース - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機械翻訳