La IA en la Batalla contra las Falsificaciones

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

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Asignaturas

Charlas de conferencia