Cursusaanbod

Introductie tot Generatieve AI

  • Definiëren van generatieve AI
  • Overzicht van generatieve modellen (GANs, VAEs, enzovoort)
  • Toepassingen en casestudies

De Noodzaak van Synthetische Data

  • Beperkingen van echte data
  • Privacy- en veiligheidsproblemen
  • Verbetering van de robuustheid van AI-modellen

Synthetische Data Genereren

  • Technieken voor de generatie van synthetische data
  • Garanderen van gegevenskwaliteit en diversiteit
  • Praktisch werkplek: Je eerste synthetische dataset maken

Evaluatie van Synthetische Data

  • Metrieken voor het beoordelen van de kwaliteit van synthetische data
  • Synthetische versus echte data prestaties vergelijken
  • Analyse van casestudies

Ethische en Juridische Aspecten

  • Navigeren in het ethische landschap
  • Juridische kaders en naleving
  • Innovatie in evenwicht brengen met verantwoordelijkheid

Geavanceerde Onderwerpen in Data Synthese

  • Synthetische data voor ongecontroleerd leren
  • Kruis-domein data synthese
  • Toekomstige trends in generatieve AI

Slotproject

  • Kennis toepassen op real-world scenarios
  • Ontwikkelen van een strategie voor synthetische data
  • Beoordeling en feedback

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Begrip van de basisconcepten van machine learning
  • Ervaring met Python-programmeren
  • Kennis van datawetenschappelijke workflows

Publiek

  • Datawetenschappers
  • AI-practitioners
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën