IA Generativa Usando SAS

Resumen

Generative Artificial Intelligence (GenAI) is a rapidly developing area of machine learning, with application across business, government, and academia. In this course, you will learn about different types of GenAI and see examples of how SAS can enhance your efforts to make the most of these techniques.

Learn How To:

1. Explain what generative AI is and how it fits into the broader AI landscape. 2.

Describe several types of GenAI systems. 3. Name some of the key challenges and opportunities in making a trustworthy AI system. 4.

Generate synthetic data with Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and Generative Adversarial Networks (GANs). 5. Explain how Large Language Models (LLMs) generate meaningful text. 6.

Classify text for LLMs using Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). 7. Improve the accuracy and relevance of LLM output using Retrieval Augmented Generation (RAG).

Who Should Attend:

Learners who want to know more about the techniques that comprise GenAI and how to make use of them with SAS Prerequisites:

Before taking this course, you should have some background in statistics and machine learning using SAS. You can gain this knowledge by taking the following courses:

1.

Statistics You Need to Know for Machine Learning 2. Machine Learning Using SAS Viya

Programa

• Definiendo la IA Generativa: Desentrañando el Concepto
Aprende de qué se trata la IA generativa y ve ejemplos en práctica.
• Tipos de Sistemas de IA Generativa
Aprende sobre el marco de entrada-salida en la IA generativa.
• Transformadores y Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
Aprende por qué los transformadores son un aspecto tan importante de la IA generativa.
• Técnica de Sobremuestreo Sintético de Minorías (SMOTE) en SAS
Aprende cómo generar datos sintéticos con la Técnica de Sobremuestreo Sintético de Minorías (SMOTE).
• Redes Generativas Antagónicas (GANs) en SAS
Aprende cómo generar datos sintéticos con Redes Generativas Antagónicas (GANs).
• Clasificación de Texto Usando BERT
Aprende cómo clasificar texto para LLMs utilizando Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformadores (BERT).
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Aprende cómo mejorar la precisión y relevancia de la salida de los LLMs utilizando la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

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Impartido por

Catherine Truxillo

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Materias

Computer Science