Eğitim İçeriği

Üretici Yapay Zekaya Giriş Generative AI

  • Üretici yapay zekayı tanımlama
  • Üretici modellerin (GAN'lar, VAE'ler vb.) genel bakışı
  • Uygulamalar ve vaka çalışmaları

Sentetik Veriye İhtiyaç

  • Gerçek verinin sınırlamaları
  • Gizlilik ve güvenlik endişeleri
  • Yapay zeka modelinin sağlamlığını artırma

Sentetik Veri Oluşturma

  • Sentetik veri oluşturma teknikleri
  • Veri kalitesini ve çeşitliliğini sağlama
  • Pratik atölye çalışması: İlk sentetik veri kümenizi oluşturma

Sentetik Veriyi Değerlendirme

  • Sentetik veri kalitesini değerlendirme metrikleri
  • Sentetik ve gerçek veri performansını karşılaştırma
  • Vaka çalışması analizi

Etik ve Yasal Yönler

  • Etik alanda gezinme
  • Yasal çerçeveler ve uyumluluk
  • Yeniliği sorumlulukla dengeleme

Veri Sentezinde İleri Konular

  • Gözetimsiz öğrenme için sentetik veri
  • Alanlar arası veri sentezi
  • Üretici yapay zekadaki gelecekteki trendler

Kapsam Projesi

  • Bilgiyi gerçek dünya senaryolarına uygulama
  • Sentetik veri stratejisi geliştirme
  • Değerlendirme ve geri bildirim

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel makine öğrenimi kavramlarına hakimiyet
  • Python programlama konusunda deneyim
  • Veri bilimi iş akışlarına aşinalık

Hedef Kitle

  • Veri bilimcileri
  • Yapay zeka uygulayıcıları
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler