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コース概要
Generative AI入門
- 什么是Generative AI?(Generative AIとは何か?)
- Generative AIの歴史と進化
- キーコンセプトと用語
- Generative AIの応用と可能性の概要
機械学習の基礎
- 機械学習入門
- 有監督学習、無監督学習、強化学習などの機械学習の種類
- 基本的なアルゴリズムとモデル
- データ前処理と特徴エンジニアリング
深層学習の基礎
- ニューラルネットワークと深層学習
- アクティベーション関数、損失関数、オプティマイザ
- 過学習、学習不足、正則化技術
- TensorFlowとPyTorchの入門
生成モデルの概要
- 生成モデルの種類
- 判別モデルと生成モデルの違い
- 生成モデルのユースケース
Variational Autoencoders (VAEs)
- Autoencodersの理解
- VAEsのアーキテクチャ
- 潜在空間とその重要性
- 手動プロジェクト:シンプルなVAEの構築
Generative Adversarial Networks (GANs)
- GANs入門
- GANsのアーキテクチャ:ジェネレータとディスクリミネータ
- GANsの訓練と課題
- 手動プロジェクト:基本的なGANの作成
高度な生成モデル
- Transformerモデル入門
- GPT (Generative Pretrained Transformer) モデルの概要
- GPTを使用したテキスト生成の応用
- 手動プロジェクト:事前学習済みGPTモデルを使用したテキスト生成
倫理と影響
- Generative AIの倫理的考慮点
- AIモデルにおけるバイアスとフェアネス
- 未来の影響と責任あるAI
Generative AIの産業応用
- ジェネラティブAIの芸術と創造性への応用
- 業界とマーケティングでの応用
- 科学研究におけるジェネラティブAIの応用
最終プロジェクト
- 生成AIプロジェクトのアイデーションと提案
- データセットの収集と前処理
- モデル選択と訓練
- 結果の評価とプレゼンテーション
まとめと次ステップ
要求
- Pythonでの基本的なプログラミング概念の理解
- 特に確率と線形代数に関する基本的な数学概念の経験
対象者
- 開発者
14 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