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Schulungsübersicht
Einführung
- Was ist generative KI?
- Generative KI im Vergleich zu anderen Arten von KI
- Überblick über die wichtigsten Techniken und Modelle der generativen KI
- Anwendungen und Anwendungsfälle der generativen KI
- Herausforderungen und Grenzen der generativen KI
Bilder erstellen mit generativer KI
- Generierung von Bildern aus Textbeschreibungen
- Verwendung von GANs zur Erstellung realistischer und vielfältiger Bilder
- Verwendung von VAEs zur Erstellung von Bildern mit latenten Variablen
- Verwendung von Stilübertragungen zur Anwendung künstlerischer Stile auf Bilder
Erstellen von Text mit generativer KI
- Generierung von Text aus Textaufforderungen
- Verwendung von Transformator-basierten Modellen zur Erstellung von Text mit Kontext und Kohärenz
- Verwendung von Textzusammenfassungen zur Erstellung prägnanter Zusammenfassungen von langen Texten
- Paraphrasierung von Texten, um dieselbe Bedeutung auf unterschiedliche Weise auszudrücken
Audioerstellung mit generativer KI
- Generierung von Sprache aus Text
- Generierung von Text aus Sprache
- Generierung von Musik aus Text oder Audio
- Generierung von Sprache mit einer bestimmten Stimme
Erstellung anderer Inhalte mit generativer KI
- Generierung von Code aus natürlicher Sprache
- Generierung von Produktskizzen aus Text
- Generierung von Videos aus Text oder Bildern
- Generierung von 3D-Modellen aus Text oder Bildern
Bewertung von generativer KI
- Bewertung der Qualität und Vielfalt von Inhalten in der generativen KI
- Verwendung von Metriken wie Inception Score, Fréchet Inception Distance und BLEU Score
- Nutzung menschlicher Bewertung durch Crowdsourcing und Umfragen
- Anwendung gegenteiliger Bewertungsmethoden wie Turing-Tests und Diskriminatoren
Ethische und soziale Implikationen der generativen KI verstehen
- Sicherstellung von Fairness und Verantwortlichkeit
- Vermeidung von Missbrauch und Zweckentfremdung
- Respektierung der Rechte und der Privatsphäre von Inhaltserstellern und Verbrauchern
- Förderung der Kreativität und Zusammenarbeit von Menschen und KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis grundlegender KI-Konzepte und -Terminologie
- Erfahrung mit Python Programmierung und Datenanalyse
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- KI-Entwickler
- KI-Enthusiasten
14 Stunden