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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)
as dicas e os prompts recomendados que podemos levar desta formação
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Máquina Traduzida
utilização de prompts adequados e eficazes
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Máquina Traduzida