Avanços na área

Você aprendeu sobre vários fatores-chave que impulsionam a evolução da IA generativa, dando origem aos incríveis produtos de consumo com IA que você vê hoje. Explore o aplicativo interativo para revisar os diferentes fatores que influenciam o desenvolvimento de IA.

Qual das alternativas a seguir não é um fator-chave que impulsiona o avanço dos modelos de IA generativa?

Este exercicio faz parte do curso

Conceitos de IA Generativa

exercicio interativo prático

Transforme teoria em prática com um dos nossos exercicio interativos

Iniciar exercicio

Este exercicio faz parte do curso

Conceitos de IA Generativa

InicianteNível de habilidade

4.8+

Comece o curso gratuitamente

Familiarize-se com o conceito de generative AI e sua capacidade de criar conteúdo, junto com aplicações no mundo real e limitações. Você vai explorar as diferenças entre modelos tradicionais de machine learning, generative AI e inteligência artificial geral (AGI), além de conhecer os principais fatores que impulsionam o desenvolvimento da generative AI.

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: Diferenciando a IA generativa do ML tradicional Exercise 8: Mais cachorros e GANs Exercise 9: A evolução da IA generativa Exercise 10: Avanços na área

Exercicio Atual

Exercise 11: Transformadores Exercise 12: Avanços na IA generativa

Neste capítulo, cobrimos as etapas essenciais para criar modelos de generative AI: pesquisa e design, coleta de dados, treinamento de modelos e avaliação. Examinamos a importância de conjuntos de dados diversos e de técnicas avançadas de treinamento, bem como vários métodos de avaliação, discutindo 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?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 foca no uso responsável da generative AI. Discutimos os desafios e as estratégias para mitigar viés social, questões de propriedade intelectual e privacidade, e considerações éticas para prevenir uso indevido. Concluímos explorando o enorme potencial e os riscos da Artificial Generative Intelligence (AGI), junto com 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: Identificando reivindicações de propriedade intelectual (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 generative AI nos fluxos de trabalho humanos. Ele discute os principais agentes do desenvolvimento de AI, de universidades a empresas, e explora como a sociedade se adapta à AI. Também aprofunda as implicações da AI para produtividade, dinâmica do trabalho, educação, mídia, entretenimento, 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: GANs super incríveis 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!