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Schulungsübersicht
Einführung in die Generative KI
- Definition der Generativen KI
- Überblick über generative Modelle (GANs, VAEs usw.)
- Anwendungsbeispiele und Fallstudien
Die Notwendigkeit synthetischer Daten
- Einschränkungen echter Daten
- Datenschutz- und Sicherheitsbedenken
- Verbesserung der Robustheit von KI-Modellen
Erzeugung synthetischer Daten
- Verfahren zur Generierung synthetischer Daten
- Gewährleistung von Qualität und Vielfalt der Daten
- Praktische Übung: Erstellung Ihres ersten synthetischen Datensatzes
Bewertung synthetischer Daten
- Kennzahlen zur Qualitätsbeurteilung synthetischer Daten
- Vergleich der Leistungsfähigkeit synthetischer und echter Daten
- Analyse konkreter Fallstudien
Ethische und rechtliche Aspekte
- Orientierung im ethischen Kontext
- Rechtliche Rahmenbedingungen und Compliance-Anforderungen
- Ausgewogene Verbindung von Innovation und Verantwortung
Fortgeschrittene Themen zur Datensynthese
- Synthetische Daten für das unsupervised Learning
- Erstellung von Datensätzen über verschiedene Domänen hinweg
- Zukünftige Entwicklungen in der Generativen KI
Abschlussprojekt
- Anwendung des erworbenen Wissens auf reale Szenarien
- Entwicklung einer Strategie zur Nutzung synthetischer Daten
- Bewertung sowie Feedback-Gespräche
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Konzepten des maschinellen Lernens
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Vertrautheit mit Arbeitsabläufen im Bereich Datenwissenschaft
Zielgruppe
- Data Scientists
- Praktiker im Bereich Künstliche Intelligenz
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