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

Aperçu

As AI evolves, professionals are challenged with understanding how emerging Generative AI capabilities can coexist with traditional machine learning approaches. In this course, Enhancing Traditional ML with Generative AI, you’ll learn when to use these technologies and how they compliment each other.

First, you’ll explore the differences and synergies between traditional AI and genAI. Next, you’ll discover how genAI accelerates traditional AI .

Finally, you’ll learn how to apply AI assisted development. When you’re finished with this course, you’ll have the skills and knowledge of enhancing traditional ML with generative AI needed to use these technologies together.

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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Matières

Computer Science