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.

Neuroverkko-Algoritmin Toimintaperiaatteet:

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

Päätavoitteet:

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