Eğitim İçeriği

Üretilen AI'ye Giriş

  • Üretilen AI'nin tanımlanması
  • Üretim modeleri genel bakışı (GANs, VAEs vb.)
  • Uygulamalar ve durum çalışması

Sentetik Veriye İhtiyaç

  • Gerçek verilerin sınırlamaları
  • Gizlilik ve güvenlik kaygıları
  • AI modelinin dayanıklılığının geliştirilmesi

Sentetik Veri Üretimi

  • Sentetik veri üretime yönelik teknikler
  • Veri kalitesini ve çeşitliliğini sağlama
  • Pratik atölye: İlk sentetik veri kümenizi oluşturma

Sentetik Verinin Değerlendirilmesi

  • Sentetik veri kalitesini değerlendirmek için ölçümler
  • Sentetik ve gerçek verilerin performans karşılaştırması
  • Durum çalışması analizi

Etik ve Yasa Aspectleri

  • Etik manzara üzerinden gezinme
  • Yasal çerçeve ve uyumluluk
  • İnovasyon ile sorumluluğun dengeleme

Veri Sentezinde Gelişmiş Konular

  • Kontrolsüz öğrenim için sentetik veri
  • Kullanıcı arayüzü etki alanındaki veri sentezi
  • Üretici AI'de gelecekteki trendler

Süreç Projesi

  • Bilgiyi gerçek dünyada uygulama
  • Sentetik veri stratejisinin geliştirilmesi
  • Değerlendirme ve geri bildirim

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel makine öğrenimi kavramlarını anlamak
  • Python programlama deneyimi
  • Veri bilim akışları ile ilgili bilgi sahibi olmak

Hedef Kitle

  • Veri bilimciler
  • AI uygulayıcıları
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler