Mejorando el Aprendizaje Automático Tradicional con IA Generativa

Resumen

A medida que la IA evoluciona, los profesionales se enfrentan al desafío de comprender cómo las capacidades emergentes de la IA Generativa pueden coexistir con los enfoques tradicionales de aprendizaje automático. En este curso, Mejorando el ML Tradicional con IA Generativa, aprenderás cuándo usar estas tecnologías y cómo se complementan entre sí.

Primero, explorarás las diferencias y sinergias entre la IA tradicional y la genAI. Luego, descubrirás cómo la genAI acelera la IA tradicional.

Finalmente, aprenderás a aplicar el desarrollo asistido por IA. Al finalizar este curso, tendrás las habilidades y conocimientos necesarios para mejorar el aprendizaje automático tradicional con IA generativa y usar estas tecnologías conjuntamente.

Programa de estudio

• 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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Enseñado por

Jillian Kaplan

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Asignaturas

Ciencias de la Computación