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コース概要
ジェネレーティブ AI の導入
- ジェネレーティブ AI の定義
- 生成モデルの概要(GANs, VAEs など)
- アプリケーションと事例研究
合成データの必要性
- 実際のデータの制限
- プライバシーとセキュリティの懸念
- AI モデルの堅牢性向上
合成データの生成
- 合成データ生成技術
- データ品質と多様性の確保
- 実践ワークショップ:最初の合成データセットを作成する
合成データの評価
- 合成データ品質を評価するためのメトリクス
- 合成データと実際のデータの性能比較
- 事例研究分析
倫理的および法的側面
- 倫理的な観点の理解と対処
- 法的枠組みとコンプライアンス
- イノベーションと責任感のバランス
データ合成の高度なトピック
- 監督なし学習用の合成データ
- クロスドメインのデータ合成
- ジェネレーティブ AI の将来のトレンド
総仕上げプロジェクト
- 実世界のシナリオへの知識適用
- 合成データ戦略の開発
- 評価とフィードバック
まとめと次ステップ
要求
- 基本的な機械学習概念の理解
- Python プログラミング経験
- データサイエンスワークフローへの熟悉
対象者
- データサイエンティスト
- AI 専門家
21 時間
お客様の声 (3)
トレーナーはすべての質問に答えることができ、どのような問い合わせも受け付けることができます。
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
コース - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機械翻訳
AIのさまざまなユースケースとアプリケーションについて学ぶことができて役立ちました。AIエージェントの各々の解説も楽しめました。
Axel Schulz - CANARIE Inc
コース - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
機械翻訳
トレーナーは豊富な知識と優れた教授スキルを持ち、すべての質問に回答してくれます。全体的な研修は非常に興味深く、参加をお勧めします。
Daria - LKQ Polska Sp. z o. o.
コース - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機械翻訳