Rompiendo Barreras en la IA Numérica

Resumen

Explore modelos cuantitativos grandes (LQMs) que combinan VAEs y GANs para superar desafíos en el análisis de datos numéricos, ofreciendo soluciones para previsión financiera, predicciones de IoT y simulaciones de atención médica.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Numérica
Panorama de los paisajes de la IA numérica
Importancia de los datos numéricos en industrias clave
• Comprensión de Modelos Cuantitativos Grandes (LQMs)
Definición y características clave
Desarrollo histórico y avances tecnológicos
• Introducción a los Codificadores Variacionales Automáticos (VAEs)
Fundamentos de los VAEs
Aplicaciones de los VAEs en datos numéricos
• Introducción a las Redes Generativas Adversariales (GANs)
Fundamentos de las GANs
Aplicaciones de las GANs en contextos numéricos
• Combinación de VAEs y GANs
Arquitectura de modelos híbridos
Ventajas y posibles desafíos
• LQMs en Pronósticos Financieros
Aplicaciones de modelos en análisis del mercado de valores
Estrategias de evaluación y mitigación de riesgos
• LQMs en Predicciones de IoT
Mantenimiento predictivo y detección de anomalías
Mejora de sistemas IoT con LQMs
• LQMs en Simulaciones de Salud
Modelado de datos de pacientes
Simulación de resultados médicos y progresión de enfermedades
• Estudios de Caso e Implementación Práctica
Examinando casos exitosos de uso de LQMs
Proyecto práctico: Desarrollo de un LQM simple
• Tendencias Futuras en IA Numérica con LQMs
Tecnologías emergentes y direcciones de investigación
Consideraciones éticas y desarrollo responsable de IA
• Conclusión del Curso
Resumen de aprendizajes clave
Discusión y preguntas y respuestas

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Asignaturas

Ciencia de Datos