Mejorando el Aprendizaje Automático Tradicional con IA Generativa

Resumen

As AI evolves, professionals are challenged with understanding how emerging Generative AI capabilities can coexist with traditional machine learning approaches. In this course, Enhancing Traditional ML with Generative AI, you’ll learn when to use these technologies and how they compliment each other.

First, you’ll explore the differences and synergies between traditional AI and genAI. Next, you’ll discover how genAI accelerates traditional AI .

Finally, you’ll learn how to apply AI assisted development. When you’re finished with this course, you’ll have the skills and knowledge of enhancing traditional ML with generative AI needed to use these technologies together.

Programa

• Introducción a la IA y el ML
Visión general de la Inteligencia Artificial
Conceptos clave en Aprendizaje Automático
• Comprensión de la IA Generativa
Definición y Evolución de la IA Generativa
Técnicas Clave: GANs, VAEs, y Transformadores
Casos de Uso de la IA Generativa
• Diferencias entre el ML Tradicional y la IA Generativa
Enfoques Tradicionales de Aprendizaje Automático
Características de la IA Generativa
Análisis Comparativo
• Sinergias entre el ML Tradicional y la IA Generativa
Aumento de Conjuntos de Datos con IA Generativa
Mejora de la Ingeniería de Características
Mejora de la Robustez y Desempeño del Modelo
• Cómo la IA Generativa Acelera el ML Tradicional
Integración en el Flujo de Trabajo
Automatización de Tareas Repetitivas
Aceleración de la Iteración de Modelos ML
• Aplicando la IA Generativa en el Desarrollo del ML Tradicional
Estudios de Caso de Integraciones Exitosas
Mejores Prácticas para Sistemas de IA Híbridos
Herramientas y Marcos de Trabajo
• Desarrollo Asistido por IA
Papel de la IA Generativa en el Desarrollo de Software
Mejora de la Generación y Pruebas de Código
Aplicaciones y Ejemplos del Mundo Real
• Tendencias Futuras y Desafíos
Técnicas Emergentes en IA Generativa
Consideraciones Éticas y Sesgos en Sistemas Híbridos
El Futuro de la Integración de IA y ML
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de los Aprendizajes Clave
Recursos para Estudio Adicional
Oportunidades para Innovación e Investigación

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Impartido por

Jillian Kaplan

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Materias

Computer Science