Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Beoordeling van Generative AI Basics
- Korte samenvatting van Generative AI concepten
- Geavanceerde toepassingen en casestudy's
Diepe duik in generatieve vijandige netwerken (GAN's)
- Diepgaande studie van GAN-architecturen
- Technieken om GAN-training te verbeteren
- Voorwaardelijke GAN's en hun toepassingen
- Hands-on project: Ontwerpen van een complexe GAN
Geavanceerde variationele auto-encoders (VAE's)
- De grenzen van VAE's verkennen
- Ontrafelde representaties in VAE's
- Bèta-VAE's en hun betekenis
- Hands-on project: Het bouwen van een geavanceerde elektrische fiets
Transformatoren en generatieve modellen
- Inzicht in de Transformer-architectuur
- Generative Pretrained Transformers (GPT) en BERT voor generatieve taken
- Fine-tuning strategieën voor generatieve modellen
- Hands-on project: Finetunen van een GPT-model voor een specifiek domein
Diffusie Modellen
- Inleiding tot diffusiemodellen
- Diffusiemodellen trainen
- Toepassingen bij het genereren van beeld en geluid
- Hands-on project: Implementatie van een diffusiemodel
Reinforcement Learning in Generative AI
- Basisprincipes van versterkend leren
- Reinforcement learning integreren met generatieve modellen
- Toepassingen bij het ontwerpen van games en het genereren van procedurele inhoud
- Hands-on project: Content creëren met reinforcement learning
Geavanceerde onderwerpen in ethiek en vooringenomenheid
- Deepfakes en synthetische media
- Detecteren en mitigeren van bias in generatieve modellen
- Juridische en ethische overwegingen
Branchespecifieke toepassingen
- Generative AI In de gezondheidszorg
- Creatieve industrie en entertainment
- Generative AI In wetenschappelijk onderzoek
Onderzoekstrends in Generative AI
- Nieuwste ontwikkelingen en doorbraken
- Open problemen en onderzoeksmogelijkheden
- Voorbereiding op een onderzoekscarrière in Generative AI
Sluitstuk Project
- Een probleem identificeren dat geschikt is voor Generative AI
- Geavanceerde voorbereiding en augmentatie van gegevenssets
- Modelselectie, training en finetuning
- Evaluatie, iteratie en presentatie van het project
Samenvatting en volgende stappen
Requirements
- Inzicht in fundamentele concepten en algoritmen voor machine learning
- Ervaring met Python programmeren en basisgebruik van TensorFlow of PyTorch
- Bekendheid met de principes van neurale netwerken en deep learning
Audiëntie
- Datawetenschappers
- Ingenieurs voor machinaal leren
- AI-beoefenaars
21 Hours