ChatGPT data-analytiikassa

Tämä kurssi on suunnattu data-analytiikan ammattilaisille, ohjelmistokehittäjille ja kaikille tekoälyteknologioista kiinnostuneille, jotka haluavat syventää ymmärrystään modernin tekoälyn periaatteista ja sovelluksista.

Kurssin päätavoitteena on varustaa osallistujat taidoilla ja tiedoilla, jotka ovat tarpeen generatiivisten tekoälyjärjestelmien ymmärtämiseksi ja niiden soveltamiseksi monimutkaisissa data-analytiikan haasteissa.

1. Generatiivisen Tekoälyn Algoritmien Perusteet:

   • Yläkäsitteiden esittely ja läpikäynti.
   • Transformer-arkkitehtuuri GPT:n ytimessä: Miten se toimii ja miksi se on mullistava.
   • GAN-arkkitehtuurin toimintaperiaate: Oppiminen kilpailun kautta.
   • Variational Autoencoder -arkkitehtuurin selitys: Miten ne generoivat ja mallintavat dataa.
   • Hands-on demoja, jotka havainnollistavat näiden algoritmien toimintaa käytännössä.

2. Neuroverkko-Algoritmin Toimintaperiaatteet:

   • Neuroverkkojen matemaattinen perusta ja toimintaperiaatteet.
   • Neuroverkkojen konfigurointi ja ohjelmointi: Rakenna ja kouluta oma neuroverkkosi.

3. Päätavoitteet:

   • Peruskäsitteiden kattava läpikäynti.
   • Teoreettisen ymmärryksen syventäminen käytännön esimerkkien kautta.
   • Valmiudet itsenäiseen kokeiluun ja soveltamiseen, esimerkiksi Azure-ympäristössä.