IA generativa para el análisis de datos

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está dominando cada vez más la tecnología y tiene importantes implicaciones para la sociedad.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Generativa
Visión general de la IA y su impacto en la sociedad
Conceptos clave en la IA generativa
Modelos generativos versus discriminativos
• Fundamentos de la Analítica de Datos
Estadísticas básicas y probabilidad
Tipos y estructuras de datos
Introducción a la preprocesamiento y limpieza de datos
• Modelos Generativos en IA
Modelos gráficos probabilísticos
Autoencoders variacionales (VAEs)
Redes generativas adversarias (GANs)
Modelos de difusión
• Aplicaciones de la IA Generativa en la Analítica de Datos
Aumentación de datos y generación de datos sintéticos
Detección de anomalías usando modelos generativos
Mejoras en modelado predictivo
• Herramientas y Marcos para la IA Generativa
Visión general de bibliotecas populares (TensorFlow, PyTorch, etc.)
Configuración de un entorno para la IA generativa
• Construcción y Entrenamiento de Modelos Generativos
Preprocesamiento de datos para modelos generativos
Diseño de la arquitectura del modelo
Técnicas de entrenamiento y optimización
• Evaluación de Modelos Generativos
Métricas para evaluar la calidad del modelo
Comparación de datos generativos y reales
Validación y prueba del modelo
• Temas Avanzados en IA Generativa
Ética y sesgos en la IA generativa
IA interpretable en modelos generativos
Avances recientes y direcciones de investigación
• Estudios de Caso y Proyectos Prácticos
Aplicaciones del mundo real de la IA generativa en analítica
Proyectos prácticos con conjuntos de datos
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de los conceptos clave
Tendencias futuras en la IA generativa y en la analítica de datos
Oportunidades para aprendizaje e investigación adicionales

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Enseñado por

Mike X Cohen

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Asignaturas

Ciencia de Datos