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Schulungsübersicht
Einführung in Generative KI
- Definition von generativer KI
- Überblick über generative Modelle (GANs, VAEs usw.)
- Anwendungen und Fallbeispiele
Der Bedarf an synthetischen Daten
- Grenzen echter Daten
- Datenschutz- und Sicherheitsbedenken
- Verbesserung der Robustheit von KI-Modellen
Generierung synthetischer Daten
- Techniken zur Erzeugung synthetischer Daten
- Sicherstellung der Datenqualität und -vielfalt
- Praktischer Workshop: Erstellung Ihres ersten synthetischen Datensatzes
Bewertung synthetischer Daten
- Metriken zur Beurteilung der Qualität synthetischer Daten
- Vergleich der Leistung von synthetischen und echten Daten
- Analyse von Fallbeispielen
Ethische und rechtliche Aspekte
- Navigation in der ethischen Landschaft
- Rechtsrahmen und Compliance
- Balance zwischen Innovation und Verantwortung
Fortgeschrittene Themen der Datensynthese
- Synthetische Daten für unüberwachtes Lernen
- Domänenübergreifende Datensynthese
- Zukünftige Trends in der generativen KI
Abschlussprojekt
- Anwendung des Gelernten auf reale Szenarien
- Entwicklung einer Strategie für synthetische Daten
- Bewertung und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Data-Science-Arbeitsabläufen
Zielgruppe
- Data Scientists
- KI-Praktiker
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
die Tipps und empfohlenen Prompts, die wir aus diesem Training mitnehmen können
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurs - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Maschinelle Übersetzung
Einsatz von angemessenen und wirksamen Prompts
Marses Pacaldo
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Maschinelle Übersetzung