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
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (2)
O estilo interativo, os exercícios
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Um ótimo repositório de recursos para uso futuro, estilo do instrutor (cheio de bom senso de humor, excelente nível de detalhes)
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