Course Outline

Generative AI 소개

  • 생성 AI 정의
  • 생성 모델(GAN, VAE 등) 개요
  • 응용 프로그램 및 사례 연구

합성 데이터의 필요성

  • 실제 데이터의 한계
  • 개인 정보 보호 및 보안 문제
  • AI 모델 견고성 강화

합성 데이터 생성

  • 합성 데이터 생성 기술
  • 데이터 품질 및 다양성 보장
  • 실제 워크숍: 첫 번째 합성 데이터 세트 만들기

합성 데이터 평가

  • 합성 데이터 품질 평가를 위한 측정항목
  • 합성 데이터와 실제 데이터 성능 비교
  • 사례 연구 분석

윤리적 및 법적 측면

  • 윤리적 환경 탐색
  • 법적 프레임워크 및 규정 준수
  • 혁신과 책임감의 균형

데이터 합성의 고급 주제

  • 비지도 학습을 위한 합성 데이터
  • 도메인 간 데이터 합성
  • 생성 AI의 미래 동향

캡스톤 프로젝트

  • 실제 시나리오에 지식 적용
  • 합성 데이터 전략 개발
  • 평가 및 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본적인 머신러닝 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 데이터 과학 워크플로우에 대한 지식

청중

  • 데이터 과학자
  • AI 실무자
 21 Hours

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