本课结束时，您将了解 Generative AI 如何 Transformer Data Science。我们将探索这些 Model 如何识别数据模式以创建原创内容，如何通过减少细胞损伤来改进荧光显微镜，如何增强数据集中的异常检测，以及如何彻底改变短信营销以保持品牌一致性。本课将展示 Generative AI 在各种数据科学挑战中的广泛应用和优势。

本课结束时，您将了解 Generative AI 在 Data Science 中的应用和优势，尤其是在优化本地 LLM（大型语言模型）部署方面。我们将介绍本地运行模型的优势，如更快的迭代速度，以及大型模型的计算需求。您还将了解量化技术，以增强训练并减少内存使用，以及用于微调的 LoRA 技术。最后，您将看到使用 LoRA 和量化技术对开源模型进行微调的实际演示，从而掌握在本地提高 AI 模型效率的实用技能。

本课结束时，您将了解 Generative AI 如何改进短信营销活动数据中的 Feature Engineering。这种 AI 可以自动提取复杂的模式和关系，比传统的人工方法更高效、更强大。我们还将讨论以前的技术如何需要大量的领域专业知识，而且往往缺乏可扩展性和适应性。此外，您还将获得使用生成式 AI 模型自动标注短信活动消息不同部分的教程，并通过 Python 分步代码演练来实现。这种方法将向您展示生成式 AI 如何将原始数据转化为可操作的洞察力，以实现更好的营销活动管理。

本课结束时，您将能够分析 Data Science 中 Generative AI 对安全和隐私的影响。我们将探讨数据 Privacy、同意和 Bias 等伦理问题，并讨论如何负责任地开发和部署 AI。您将学习使用差分隐私和数据匿名化等方法创建合成数据，以确保符合道德规范。本课旨在帮助您做出负责任的决定，并批判性地思考 AI 应用中的伦理问题，为应对数据科学中的复杂挑战做好准备。