Cursusaanbod

Introductie

  • Wat is generatieve AI?
  • Generatieve AI vs andere soorten AI
  • Overzicht van de belangrijkste technieken en modellen in generatieve AI
  • Toepassingen en gebruiksscenario's van generatieve AI
  • Uitdagingen en beperkingen van generatieve AI

Afbeeldingen maken met generatieve AI

  • Afbeeldingen genereren uit tekstbeschrijvingen
  • GANs gebruiken om realistische en diverse afbeeldingen te creëren
  • VAEs gebruiken om afbeeldingen te creëren met latente variabelen
  • Stijloverdracht gebruiken om artistieke stijlen op afbeeldingen toe te passen

Tekst maken met generatieve AI

  • Tekst genereren uit tekstprompt
  • Transformer-gebaseerde modellen gebruiken om tekst met context en coherentie te creëren
  • Tekstsamenvatting gebruiken om korte samenvattingen van lange teksten te maken
  • Tekstparafrase gebruiken om verschillende manieren te creëren om dezelfde betekenis uit te drukken

Audio maken met generatieve AI

  • Spraak genereren uit tekst
  • Tekst genereren uit spraak
  • Muziek genereren uit tekst of audio
  • Spraak genereren met een specifieke stem

Andere inhoud maken met generatieve AI

  • Code genereren uit natuurlijke taal
  • Productschetsen genereren uit tekst
  • Video genereren uit tekst of afbeeldingen
  • 3D-modellen genereren uit tekst of afbeeldingen

Evaluatie van generatieve AI

  • Beoordelen van inhoudskwaliteit en diversiteit in generatieve AI
  • Metrische zoals inception score, Fréchet inception distance, en BLEU-score gebruiken
  • Menselijke evaluatie via crowdsourcing en enquête
  • Adversariale evaluatiemethoden toepassen zoals Turing-tests en discriminatoren

Begrip van ethische en sociale implicaties van generatieve AI

  • Zorg voor eerlijkheid en aansprakelijkheid
  • Misbruik en misgebruik vermijden
  • Recht en privacy van inhoudscheppers en -gebruikers respecteren
  • Creativiteit en samenwerking tussen mens en AI bevorderen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Begrip van basis AI-concepten en terminologie
  • Ervaring met Python-programmering en data-analyse
  • Kennis van deep learning frameworks zoals TensorFlow of PyTorch

Doelgroep

  • Datawetenschappers
  • AI-ontwikkelaars
  • AI-liefhebbers
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën