Amélioration de l'apprentissage automatique traditionnel avec l'IA générative

Aperçu

Découvrez comment l'IA générative complète l'apprentissage automatique traditionnel, quand utiliser chaque technologie, et comment elles peuvent travailler ensemble pour accélérer le développement et la mise en œuvre de l'IA.

Programme

- Introduction à l'IA et au ML -- Aperçu de l'Intelligence Artificielle -- Concepts clés de l'Apprentissage Automatique - Comprendre l'IA Générative -- Définition et Évolution de l'IA Générative -- Techniques Clés : GANs, VAEs et Transformers -- Cas d'Utilisation de l'IA Générative - Différences entre l'Apprentissage Automatique Traditionnel et l'IA Générative -- Approches Traditionnelles de l'Apprentissage Automatique -- Caractéristiques de l'IA Générative -- Analyse Comparative - Synergies entre l'Apprentissage Automatique Traditionnel et l'IA Générative -- Augmentation de Jeux de Données avec l'IA Générative -- Amélioration de l’Ingénierie des Caractéristiques -- Amélioration de la Robustesse et de la Performance des Modèles - Comment l'IA Générative Accélère l'Apprentissage Automatique Traditionnel -- Intégration des Flots de Travail -- Automatisation des Tâches Répétitives -- Accélération de l'Itération des Modèles ML - Application de l'IA Générative dans le Développement ML Traditionnel -- Études de Cas d'Intégrations Réussies -- Meilleures Pratiques pour les Systèmes Hybrides d'IA -- Outils et Cadres de Travail - Développement Assisté par l'IA -- Rôle de l'IA Générative dans le Développement de Logiciels -- Amélioration de la Génération et du Test de Code -- Applications Réelles et Exemples - Tendances et Défis Futurs -- Techniques Émergentes en IA Générative -- Considérations Éthiques et Biais dans les Systèmes Hybrides -- Le Paysage Futur de l'Intégration de l'IA et du ML - Conclusion et Prochaines Étapes -- Résumé des Enseignements Clés -- Ressources pour un Étude Plus Approfondie -- Opportunités d'Innovation et de Recherche

Enseigné par

Jillian Kaplan

Étiquettes