Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Tinjauan Dasar-dasar AI Generatif
- Ringkasan konsep-konsep utama dalam AI generatif
- Aplikasi canggih serta studi kasus terkait
Pembahasan Mendalam tentang Jaringan Adversarial Generatif (GAN)
- Studi mendalam mengenai arsitektur GAN
- Teknik-teknik untuk meningkatkan proses pelatihan GAN
- Penggunaan GAN bersyarat dan aplikasinya
- Proyek praktis: Merancang arsitektur GAN yang kompleks
Autoencoder Variasional Tingkat Lanjut (VAE)
- Menjelajahi batas-batas penerapan VAE
- Representasi yang terpisah dalam struktur VAE
- Konsep Beta-VAE dan maknanya dalam konteks tertentu
- Proyek praktis: Membangun model VAE tingkat lanjut
Transformer dan Model Generatif
- Pemahaman mengenai arsitektur Transformer
- Pemanfaatan GPT serta BERT untuk tugas-tugas generatif
- Strategi penyesuaian model agar cocok dengan kebutuhan tertentu
- Proyek praktis: Menyesuaikan model GPT untuk suatu bidang khusus
Model Difusi
- Pengenalan dasar mengenai konsep model difusi
- Metode pelatihan model difusi
- Pemanfaatan dalam penciptaan gambar maupun audio
- Proyek praktis: Implementasi model difusi secara mandiri
Pembelajaran Penguatan dalam AI Generatif
- Dasar-dasar pembelajaran penguatan
- Integrasi pendekatan ini dengan model generatif
- Penerapan dalam perancangan permainan maupun pembuatan konten otomatis
- Proyek praktis: Menciptakan konten melalui pendekatan pembelajaran penguatan
Topik Etika dan Bias dalam AI Generatif
- Isu-isu terkait deepfake serta media sintetis
- Cara mengidentifikasi dan meredam bias yang muncul dalam model generatif
- Pertimbangan hukum serta etika yang harus diperhatikan
Aplikasi Spesifik Berdasarkan Sektor Industri
- Penerapan AI generatif dalam bidang kesehatan
- Peran teknologi ini di industri kreatif dan hiburan
- Penggunaannya untuk kemajuan riset ilmiah
Tren Penelitian dalam AI Generatif
- Kemajuan terbaru serta temuan penting di bidang ini
- Masalah yang masih perlu diselesaikan beserta peluang penelitiannya
- Persiapan memasuki karier sebagai peneliti AI generatif
Proyek Akhir Kursus
- Identifikasi masalah yang tepat untuk diterapkan dalam konteks AI generatif
- Persiapan serta pengayaan dataset dengan teknik canggih
- Pemilihan model, proses pelatihan, hingga penyempurnaannya
- Evaluasi hasil akhir proyek beserta presentasinya
Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman mendasar mengenai konsep serta algoritma pembelajaran mesin
- Pengalaman dalam memprogram menggunakan Python dan kemampuan dasar mengoperasikan TensorFlow atau PyTorch
- Pengetahuan mengenai prinsip-prinsip jaringan saraf dan pembelajaran mendalam
Target Peserta
- Ilmuwan data
- Insinyur pembelajaran mesin
- Praktisi AI
21 Jam
Testimoni (2)
tips dan prompt rekomendasi yang dapat kami bawa pulang dari pelatihan ini
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kursus - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Diterjemahkan Mesin
penggunaan prompt yang tepat dan efektif
Marses Pacaldo
Kursus - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Diterjemahkan Mesin