Programa do Curso

Introdução à IA Gênica

  • Definindo IA gênica
  • Visão geral de modelos gerativos (GANs, VAEs, etc.)
  • Aplicações e estudos de caso

A Necessidade de Dados Sintéticos

  • Limitações dos dados reais
  • Preocupações com privacidade e segurança
  • Melhorando a robustez do modelo AI

Gerando Dados Sintéticos

  • Técnicas para geração de dados sintéticos
  • Garantindo qualidade e diversidade dos dados
  • Workshop prático: Criando seu primeiro conjunto de dados sintético

Avaliando Dados Sintéticos

  • Métricas para avaliar a qualidade dos dados sintéticos
  • Comparação entre desempenho de dados sintéticos vs. reais
  • Análise de estudos de caso

Aspectos Éticos e Legais

  • Navegando no cenário ético
  • Estruturas legais e conformidade
  • Equilibrando inovação com responsabilidade

Tópicos Avançados na Síntese de Dados

  • Dados sintéticos para aprendizado não supervisionado
  • Síntese de dados cruzando domínios
  • Tendências futuras em IA gênica

Projeto Final

  • Aplicando conhecimentos a cenários do mundo real
  • Desenvolvendo uma estratégia de dados sintéticos
  • Avaliação e feedback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de 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
  • Praticantes de IA
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Próximas Formações Provisórias

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