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Programa do Curso
Introdução à IA Generativa
- Definindo IA generativa
- Visão geral dos modelos generativos (GANs, VAEs, etc.)
- Aplicações e estudos de caso
A Necessidade de Dados Sintéticos
- Limitações dos dados reais
- Preocupações com privacidade e segurança
- Aprimoramento da robustez dos modelos de IA
Gerando Dados Sintéticos
- Técnicas para geração de dados sintéticos
- Garantindo qualidade e diversidade dos dados
- Workshop prático: Criando seu primeiro conjunto de dados sintéticos
Avaliando Dados Sintéticos
- Métricas para avaliar a qualidade dos dados sintéticos
- Comparando o desempenho de dados sintéticos versus reais
- Análise de estudos de caso
Aspectos Éticos e Legais
- Navegando pelo panorama ético
- Estruturas legais e conformidade
- Equilibrando inovação com responsabilidade
Tópicos Avançados em Síntese de Dados
- Dados sintéticos para aprendizado não supervisionado
- Síntese de dados entre domínios
- Tendências futuras na IA generativa
Projeto Final
- Aplicando o conhecimento a cenários do mundo real
- Desenvolvendo uma estratégia de dados sintéticos
- Avaliação e feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de aprendizado de máquina
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com fluxos de trabalho de ciência de dados
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Profissionais de IA
21 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
O estilo interativo, os exercícios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Máquina Traduzida
Um ótimo repositório de recursos para uso futuro, estilo do instrutor (cheio de bom senso de humor, excelente nível de detalhes)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Máquina Traduzida