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

Aperçu

À mesure que l'IA évolue, les professionnels sont confrontés à la compréhension de la manière dont les capacités émergentes de l'IA générative peuvent coexister avec les approches traditionnelles de l'apprentissage automatique. Dans ce cours, Améliorer le ML traditionnel avec l'IA générative, vous apprendrez quand utiliser ces technologies et comment elles se complètent mutuellement.

Tout d'abord, vous explorerez les différences et les synergies entre l'IA traditionnelle et l'IA générée. Ensuite, vous découvrirez comment l'IA générative accélère l'IA traditionnelle.

Enfin, vous apprendrez à appliquer le développement assisté par l'IA. Une fois que vous aurez terminé ce cours, vous aurez les compétences et les connaissances nécessaires pour améliorer le ML traditionnel avec l'IA générative afin d'utiliser ces technologies ensemble.

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

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Enseigné par

Jillian Kaplan

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Sujets

Informatique