课程大纲

生成式AI简介

  • 生成式AI的定义
  • 生成模型概述(GANs、VAEs等)
  • 应用与案例分析

合成数据的必要性

  • 真实数据的局限性
  • 隐私与安全问题
  • 增强AI模型的鲁棒性

生成合成数据

  • 合成数据生成技术
  • 确保数据质量与多样性
  • 实践工作坊: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
  • 合成数据与真实数据的性能对比
  • 案例分析

伦理与法律问题

  • 导航伦理环境
  • 法律框架与合规性
  • 平衡创新与责任

数据合成的高级主题

  • 用于无监督学习的合成数据
  • 跨领域数据合成
  • 生成式AI的未来趋势

结业项目

  • 将知识应用于实际场景
  • 制定合成数据策略
  • 评估与反馈

总结与下一步

要求

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

受众

  • 数据科学家
  • AI从业者
 21 小时

即将举行的公开课程

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