Detección y mitigación del sesgo

Aunque hay muchas formas de que el sesgo se filtre en los modelos de IA generativa, también hay muchas estrategias y técnicas para identificarlo y mitigarlo. Pongamos a prueba tu comprensión de estas técnicas.

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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 tradicionales de machine learning, 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 recopilación 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 necesarios para controlar sus resultados.

Exercise 1: Evaluación y mitigación del sesgo social Exercise 2: Fuentes de sesgo Exercise 3: Detección y mitigación del sesgo

Ejercicio actual

Exercise 4: Derechos de autor y propiedad Exercise 5: Consideraciones legales y de privacidad Exercise 6: Identificación de las reivindicaciones de propiedad intelectual 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 participantes en el desarrollo de la IA, de 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: Aquellos maravillosos GAN 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!