Generative AI: Creating Novel Content with AI Models 培训
生成式 AI (GenAI) 是一类 AI 算法,可以从现有数据(例如图像、文本、音频等)创建新的逼真内容。生成式 AI 模型学习其输入训练数据的模式和结构,然后生成具有相似特征的新数据。
这种以讲师为主导的现场培训(远程或远程)面向初级到中级的数据科学家、人工智能开发人员和人工智能爱好者,他们希望使用生成式人工智能为各种目的创建新颖和多样化的内容。
在培训结束时,参与者将能够:
- 设置包含生成式 AI 模型和工具的开发环境。
- 使用生成式 AI 从文本提示创建图像、文本、音频和其他内容。
- 在艺术、设计、娱乐和教育等不同领域使用生成式 AI。
- 评估生成式 AI 生成的内容的质量和多样性。
- 了解生成式 AI 的伦理和社会影响。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程定制选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们安排。
课程大纲
介绍
- 什么是生成式人工智能?
- 生成式 AI 与其他类型的 AI
- 生成式人工智能的主要技术和模型概述
- 生成式 AI 的应用和用例
- 生成式人工智能的挑战和局限性
使用生成式 AI 创建图像
- 从文本描述生成图像
- 使用 GAN 创建逼真和多样化的图像
- 使用 VAE 创建具有潜在变量的图像
- 使用样式传递将艺术样式应用于图像
使用生成式 AI 创建文本
- 从文本提示生成文本
- 使用基于 transformer 的模型创建具有上下文和连贯性的文本
- 使用文本摘要创建长文本的简明摘要
- 使用文本释义来创造表达相同含义的不同方式
使用生成式 AI 创建音频
- 从文本生成语音
- 从语音生成文本
- 从文本或音频生成音乐
- 使用特定语音生成语音
使用生成式 AI 创建其他内容
- 从自然语言生成代码
- 从文本生成产品草图
- 从文本或图像生成视频
- 从文本或图像生成 3D 模型
评估生成式 AI
- 评估生成式 AI 中的内容质量和多样性
- 使用初始分数、Fréchet 初始距离和 BLEU 分数等指标
- 通过众包和调查利用人工评估
- 应用对抗性评估方法,如图灵测试和判别器
了解生成式人工智能的伦理和社会影响
- 确保公平和问责制
- 避免误用和滥用
- 尊重内容创作者和消费者的权利和隐私
- 促进人类和人工智能的创造力和协作
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本的 AI 概念和术语
- 具有 Python 编程和数据分析经验
- 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow 或 PyTorch
观众
- 数据科学家
- AI 开发人员
- 人工智能爱好者
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- 了解 Google AI Studio 用于工作流程自动化的核心功能。
- 设置和集成 Google AI Studio 以及其他工具。
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- 了解Google AI Studio在业务集成方面的主要功能和能力。
- 通过API探索和连接AI Studio和商业应用程序。
- 为特定的业务用例定制AI模型。
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- 利用NotebookLM Plus进行企业级文档组织和综合。
- 为企业团队实施基于人工智能的知识管理策略。
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- 解释人工智能的基本概念。
- 导航和利用 Perplexity AI 平台进行信息发现。
- 在各种真实场景中应用 Perplexity AI。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 Perplexity AI 在教育环境中的功能。
- 实施 Perplexity AI 以创建交互式且引人入胜的课程计划。
- 利用 Perplexity AI 进行学生评估和反馈。
- 探索人工智能在个性化学习中的潜力。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 Perplexity AI 如何在研究的各个阶段提供帮助。
- 利用 Perplexity AI 收集和组织信息。
- 通过 AI 驱动的见解和建议增强他们的写作过程。
- 在学术和专业写作项目中应用 Perplexity AI。