Surpresa em um conjunto de dados?

A Holodeck Inc. está desenvolvendo uma sala com tecnologia de IA generativa que recebe comandos de áudio e responde com um ambiente virtual em 3D. Por exemplo: um usuário pode chamar um prompt, e o modelo responde fazendo com que a sala fique com o ambiente descrito.

A Holodeck Inc. adquiriu um enorme conjunto de dados de filmagens de vídeo não editadas de um operador autônomo de drones. Ele consiste em vários petabytes (milhões de gigabytes) de gravações de voos em baixas altitudes em áreas pouco ou muito povoadas. Os dados foram totalmente criptografados e estão armazenados em servidores privados da Holodeck Inc., com acesso monitorado e controlado.

Qual das opções a seguir pode ser problemática em relação a esse conjunto de dados?

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Familiarize-se com o conceito de IA generativa e sua capacidade de criar conteúdo, juntamente com suas aplicações e limitações no mundo real. Você vai conhecer melhor as diferenças entre os modelos tradicionais de aprendizado de máquina, a IA generativa e a inteligência artificial geral (IAG) e desvendar os principais fatores que impulsionam o desenvolvimento da IA generativa.

Exercise 1: O que significa IA generativa?Exercise 2: Introdução à IA generativa Exercise 3: Como trabalhar com um modelo de IA generativa Exercise 4: Aplicações da IA generativa Exercise 5: IA generativa no panorama de aprendizado de máquina Exercise 6: Seleção da ferramenta ideal para o trabalho Exercise 7: Diferenças entre IA generativa e ML tradicional Exercise 8: Mais cães e GANs Exercise 9: A evolução da IA generativa Exercise 10: Avanços na área Exercise 11: Transformadores Exercise 12: Avanços na IA generativa

Neste capítulo, abordamos as etapas essenciais da criação de modelos de IA generativa: pesquisa e projeto, coleta de dados, treinamento do modelo e avaliação. Examinamos a importância de conjuntos de dados diversificados e técnicas avançadas de treinamento, bem como vários métodos de avaliação, enquanto discutimos seus pontos fortes e limitações.

Exercise 1: Projeto do modelo e coleta de dados Exercise 2: Pesquisa e projeto Exercise 3: Surpresa em um conjunto de dados?

Exercício atual

Exercise 4: Treinamento do modelo Exercise 5: Fatores que afetam o treinamento do modelo Exercise 6: Técnicas para desenvolver modelos especializados Exercise 7: Avaliação do modelo Exercise 8: Animação da PixAIr Exercise 9: Ajudando a Intellibrand a fazer uma avaliação

Este capítulo se concentra no uso responsável da IA generativa. Discutimos os desafios e as estratégias para atenuar preconceitos sociais, questões de propriedade intelectual e privacidade e considerações éticas para evitar o uso indevido. Concluímos analisando o imenso potencial e os riscos da Inteligência Artificial Generativa (IAGen), além das abordagens para controlar seus resultados.

Exercise 1: Avaliação e atenuação de preconceitos sociais Exercise 2: Fontes de viés Exercise 3: Detecção e redução de vieses Exercise 4: Direitos autorais e titularidade Exercise 5: Considerações legais e de privacidade Exercise 6: Identificação de reivindicações de titularidade e PI Exercise 7: Aplicações da IA generativa responsável Exercise 8: Princípios de uso Exercise 9: Implementação de práticas de IA responsável Exercise 10: Inteligência Artificial Geral (IAG)Exercise 11: Características da IAG Exercise 12: Resultados da IAG

O Capítulo 4 examina o potencial, o impacto e a integração da IA generativa nos fluxos de trabalho humanos. São discutidos os principais colaboradores no desenvolvimento da IA, de universidades a empresas, e analisadas as adaptações sociais à IA. O capítulo também detalha as implicações da IA para a produtividade, a dinâmica do trabalho, a educação, a mídia, o entretenimento, os avanços científicos e considerações éticas.

Exercise 1: Como levar a nova IA a fluxos de trabalho antigos Exercise 2: Utilização da IA generativa na ciência de dados Exercise 3: Criação de uma nova campanha de marketing Exercise 4: Progressos na IA generativa Exercise 5: Código aberto: sim ou não?Exercise 6: Super Duper GANs Exercise 7: Como se preparar para um futuro com IA generativa Exercise 8: IA generativa no ensino Exercise 9: O valor das habilidades em um mundo de IA Exercise 10: Você conseguiu!