Kerangka Materi
Pengantar Generative AI
- Memdefinisikan Generative AI
- Tinjauan model generatif (GANs, VAEs, dll.)
- Aplikasi dan studi kasus
Kebutuhan Data Sintesis
- Batasan data asli
- Keprivasian dan kepatuhan keamanan
- Meningkatkan ketahanan model AI
Membuat Data Sintesis
- Teknik untuk pembuatan data sintesis
- Memastikan kualitas dan keanekaragaman data
- Workshop praktis: Membuat dataset sintesis pertama Anda
Menevaluasi Data Sintesis
- Metrik untuk menilai kualitas data sintesis
- Membandingkan kinerja data sintesis vs. data asli
- Analisis studi kasus
Aspek Etika dan Hukum
- Menavigasi landskap etika
- Kerangka hukum dan kompliansi
- Mempertimbangkan inovasi dengan tanggung jawab
Topik Lanjutan dalam Sintesis Data
- Data sintesis untuk pembelajaran tanpa pengawasan
- Sintesis data antar domain
- Tren masa depan dalam Generative AI
Proyek Capstone
- Mengaplikasikan pengetahuan pada skenario dunia nyata
- Mengembangkan strategi data sintesis
- Penilaian dan ulasan
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang konsep dasar machine learning
- Pengalaman dengan pemrograman Python
- Familiarity with data science workflows
Penonton
- Ilmuwan data
- Praktek AI
Testimoni (3)
Instruktur dapat menjawab semua pertanyaan dan menerima semua kueri
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Kursus - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Diterjemahkan Mesin
Membahas berbagai kasus penggunaan dan aplikasi AI sangat membantu. Saya menikmati penjelasan tentang berbagai Agen AI.
Axel Schulz - CANARIE Inc
Kursus - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
Diterjemahkan Mesin
Instruktur memiliki pengetahuan yang luas, keterampilan mengajar yang sangat baik, dan memberikan jawaban atas setiap pertanyaan. Seluruh pelatihan sangat menarik dan saya akan merekomendasikan untuk mengikutinya.
Daria - LKQ Polska Sp. z o. o.
Kursus - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Diterjemahkan Mesin