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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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