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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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