Resumen
Explore la detección de falsificaciones impulsada por IA: desde los bloques de construcción hasta la implementación. Aprenda sobre los servicios de Azure, la integración de DevOps y la implementación práctica para desarrolladores.
Programa de estudio
-
- Introducción a la Detección de Falsificaciones
-- Panorama de los desafíos de la falsificación
-- Importancia de la IA en la detección de falsificaciones
- Fundamentos de la IA para la Detección de Falsificaciones
-- Conceptos básicos de aprendizaje automático para detección
-- Técnicas de aprendizaje profundo en análisis de imagen y texto
- Componentes Básicos de la Detección de Falsificaciones Impulsada por IA
-- Recolección y preprocesamiento de datos
-- Métodos de extracción de características
-- Selección y entrenamiento de modelos
- Servicios de Azure para el Desarrollo de IA
-- Introducción a Azure Machine Learning
-- Azure Cognitive Services para análisis de imagen y texto
-- Uso de Azure Databricks para el procesamiento de datos
- Integración de Soluciones de IA con DevOps
-- Introducción a los principios de DevOps
-- Integración continua/despliegue continuo (CI/CD) para modelos de IA
-- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en producción
- Implementación Práctica y Estudios de Caso
-- Proyecto práctico: desarrollo de una solución de IA para detección de falsificaciones
-- Análisis de estudios de caso del mundo real de la IA en prevención de falsificaciones
- Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
-- Preocupaciones éticas en aplicaciones de IA para detección
-- El futuro de la IA en la lucha contra la falsificación
- Conclusión y Próximos Pasos
-- Resumen de los conceptos clave aprendidos
-- Recursos para un estudio y desarrollo adicional en aplicaciones de IA
- Proyecto Final y Evaluación
-- Diseñar e implementar un pipeline completo de detección de falsificaciones impulsado por IA
-- Presentar resultados del proyecto y efectividad de la solución
Enseñado por
Etiquetas
On-Demand
