Cursusaanbod
Overzicht van de basisconcepten in Generatieve AI
- Korte samenvatting van relevante concepten en theorieën
- Geavanceerde toepassingen en praktijkvoorbeelden
Diepgaande studie van Generatieve Adversarial Networks (GAN’s)
- Uitgebreide beschrijving van GAN-architecturen
- Technieken om het trainen van GAN’s te verbeteren
- Conditionele GAN’s en hun toepassingsmogelijkheden
- Praktijkproject: Het ontwerpen van een complexe GAN
Geavanceerde Variational Autoencoders (VAE’s)
- De grenzen en mogelijkheden van VAE’s exploreren
- Ontwarde representaties binnen VAE-modellen
- Beta-VAE’s en hun betekenis in het veld
- Praktijkproject: Het bouwen van een geavanceerde VAE
Transformers en Generatieve Modellen
- Begrijpen van de Transformer-architectuur
- Toepassingen van Generative Pretrained Transformers (GPT) en BERT voor generatieve doeleinden
- Strategieën voor het fine-tunen van generatieve modellen
- Praktijkproject: Het fine-tunen van een GPT-model voor een specifiek domein
Diffusiemodellen
- Inleiding tot diffusiemodellen
- Het trainen van dit type modellen
- Toepassingen in de generatie van beelden en audio
- Praktijkproject: Het implementeren van een diffusiemodel
Reinforcement Learning binnen Generatieve AI
- Grondbeginselen van reinforcement learning
- Integratie van reinforcement learning met generatieve modellen
- Toepassingen in gameontwerp en het proceduraal genereren van content
- Praktijkproject: Het creëren van content met behulp van reinforcement learning
Gevorderde onderwerpen rond ethiek en vooroordelen
- Deepfakes en synthetische media
- Vooroordelen in modellen detecteren en minimaliseren
- Juridische en ethische aspecten binnen Generatieve AI
Branchespecifieke toepassingen
- Toepassing van Generatieve AI in de gezondheidszorg
- Creatieve industrieën en entertainmentsector
- Gebruik in wetenschappelijk onderzoek
Actuele trends binnen het vakgebied Generatieve AI
- Recente ontwikkelingen en doorbraken
- Openstaande vraagstukken en mogelijke onderzoeklijnen
- Voorbereiding op een carrière in het domein van Generatieve AI
Afsluitend project
- Selecteren van een probleem dat geschikt is voor Generatieve AI-oplossingen
- Voorbereiden en verrijken van datasets op geavanceerd niveau
- Modelselectie, training en fine-tuning
- Beoordeling, verbetering en presentatie van het eindresultaat
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Kennis van de basisconcepten en algoritmen binnen machine learning
- Ervaring met Python-programmeren en het gebruik van TensorFlow of PyTorch
- Kennis van de principes achter neurale netwerken en deep learning
Doelgroep
- Data scientists
- Machine learning-engineers
- AI-professionals
Getuigenissen (2)
de tips en aanbevolen prompt instructies die we uit deze training mee kunnen nemen
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Cursus - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Automatisch vertaald
gebruik van een geschikte en effectieve prompt
Marses Pacaldo
Cursus - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Automatisch vertaald
