Mejorando el Aprendizaje Automático Tradicional con IA Generativa

Resumen

Descubra cómo la IA generativa complementa el aprendizaje automático tradicional, cuándo usar cada tecnología y cómo pueden trabajar juntas para acelerar el desarrollo e implementación de la IA.

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

Enseñado por

Jillian Kaplan

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