Super Duper GANs

Un estudiante de doctorado acaba de publicar una innovadora arquitectura de modelos llamada Super Duper GANs. Diversas entidades del ecosistema de la IA pueden responder de formas que aceleren o ralenticen la adopción y el desarrollo de esta nueva tecnología.

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Conceptos de la IA generativa

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Familiarízate con el concepto de IA generativa y su capacidad para crear contenidos, además de con sus aplicaciones y limitaciones en el mundo real. Profundizarás en las diferencias entre los modelos de machine learning tradicionales, la IA generativa y la inteligencia artificial general (AGI) y explorarás los factores clave que impulsan el desarrollo de la IA generativa.

Exercise 1: ¿Qué es la IA generativa?Exercise 2: Conocer la IA generativa Exercise 3: Trabajo con un modelo de IA generativa Exercise 4: Aplicaciones de la IA generativa Exercise 5: La IA generativa en el panorama del machine learning Exercise 6: Selección de la herramienta adecuada para el trabajo Exercise 7: Diferenciación entre la IA generativa y el ML tradicional Exercise 8: Más perros y GAN Exercise 9: La evolución de la IA generativa Exercise 10: Hacer avanzar el campo Exercise 11: Transformadores Exercise 12: Avances en IA generativa

En este capítulo, cubrimos los pasos esenciales para crear modelos de IA generativa: investigación y diseño, recopilación de datos, entrenamiento del modelo y evaluación. Examinamos la importancia de diversos conjuntos de datos y técnicas avanzadas de entrenamiento, así como diversos métodos de evaluación, al mismo tiempo que debatimos sus puntos fuertes y sus limitaciones.

Exercise 1: Diseño del modelo y recogida de datos Exercise 2: Investigación y diseño Exercise 3: ¿Un conjunto de datos inesperado?Exercise 4: Entrenamiento del modelo Exercise 5: Factores que influyen en el entrenamiento del modelo Exercise 6: Técnicas para desarrollar modelos especializados Exercise 7: Evaluación del modelo Exercise 8: Animación PixAIr Exercise 9: Ayudar a Intellibrand a evaluar

Este capítulo se centra en el uso responsable de la IA generativa. Se debaten los desafíos y las estrategias para mitigar el sesgo social, las cuestiones de propiedad intelectual y privacidad y las consideraciones éticas para impedir su uso indebido. Concluiremos explorando el inmenso potencial y los riesgos de la inteligencia artificial general (AGI), junto con los enfoques para controlar sus resultados.

Exercise 1: Evaluación y mitigación del sesgo social Exercise 2: Fuentes de sesgo Exercise 3: Detección y mitigación del sesgo Exercise 4: Derechos de autor y propiedad Exercise 5: Consideraciones legales y de privacidad Exercise 6: Identificar reclamaciones de propiedad de IP Exercise 7: Aplicaciones responsables de IA generativa Exercise 8: Principios de uso Exercise 9: Implementación de prácticas responsables de IA Exercise 10: Inteligencia artificial general (AGI)Exercise 11: Características de AGI Exercise 12: Resultados de AGI

El capítulo 4 examina el potencial, el impacto y la integración de la IA generativa en los flujos de trabajo humanos. Analiza los principales contribuyentes al desarrollo de la IA, desde las universidades a las empresas, y explora las adaptaciones sociales a la IA. Profundiza en las implicaciones de la IA para la productividad, la dinámica laboral, la educación, los medios de comunicación, el entretenimiento, los avances científicos y las consideraciones éticas.

Exercise 1: Introducción de nueva IA en flujos de trabajo anteriores Exercise 2: Aprovechamiento de la IA generativa para la ciencia de datos Exercise 3: Diseño de una nueva campaña de marketing Exercise 4: Avances en IA generativa Exercise 5: Código abierto, sí o no: esa es la cuestión Exercise 6: Super Duper GANs

Ejercicio actual

Exercise 7: Preparación para un futuro de IA generativa Exercise 8: La IA generativa en la educación Exercise 9: El valor de las competencias en un mundo de IA Exercise 10: ¡Lo has conseguido!