Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introductie
- Wat is generatieve AI?
- Generatieve AI versus andere soorten AI
- Overzicht van de belangrijkste technieken en modellen in generatieve AI
- Toepassingen en use cases van generatieve AI
- Uitdagingen en beperkingen van generatieve AI
Afbeeldingen maken met generatieve AI
- Afbeeldingen genereren op basis van tekstbeschrijvingen
- GAN's gebruiken om realistische en diverse afbeeldingen te maken
- VAE's gebruiken om afbeeldingen met latente variabelen te maken
- Stijloverdracht gebruiken om artistieke stijlen toe te passen op afbeeldingen
Tekst maken met generatieve AI
- Tekst genereren op basis van tekstprompts
- Op transformatoren gebaseerde modellen gebruiken om tekst met context en samenhang te creëren
- Tekstsamenvattingen gebruiken om beknopte samenvattingen van lange teksten te maken
- Tekst parafraseren gebruiken om verschillende manieren te creëren om dezelfde betekenis uit te drukken
Audio maken met generatieve AI
- Spraak genereren op basis van tekst
- Tekst genereren op basis van spraak
- Muziek genereren uit tekst of audio
- Spraak genereren met een specifieke stem
Andere inhoud creëren met generatieve AI
- Code genereren op basis van natuurlijke taal
- Productschetsen genereren op basis van tekst
- Video genereren op basis van tekst of afbeeldingen
- 3D-modellen genereren op basis van tekst of afbeeldingen
Generatieve AI evalueren
- Beoordeling van de kwaliteit en diversiteit van inhoud in generatieve AI
- Met behulp van statistieken zoals aanvangsscore, Fréchet-aanvangsafstand en BLEU-score
- Menselijke evaluatie gebruiken door middel van crowdsourcing en enquêtes
- Het toepassen van adversarial evaluation methoden zoals Turing toetsen en discriminators
Inzicht in ethische en sociale implicaties van generatieve AI
- Zorgen voor eerlijkheid en verantwoordingsplicht
- Misbruik en misbruik vermijden
- Respect voor de rechten en privacy van makers van inhoud en consumenten
- Bevordering van creativiteit en samenwerking tussen mens en AI
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Inzicht in basisconcepten en -terminologie van AI
- Ervaring met Python programmeren en data-analyse
- Bekendheid met deep learning-frameworks zoals TensorFlow of PyTorch
Audiëntie
- Datawetenschappers
- AI-ontwikkelaars
- AI-enthousiastelingen
14 Uren