This course provides a comprehensive introduction to Generative AI in data science. You'll explore the foundational concepts of generative AI, including GANs, VAEs, and Transformers, and discover how Microsoft Copilot leverages these models to streamline data science workflows.
Generative AI for Data Science with Copilot
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Generative AI for Data Science with Copilot
Ce cours fait partie de Spécialisation Microsoft Copilot for Data Science
Instructeur : Microsoft
Inclus avec 
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niveau Débutant
Expérience recommandée
6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Define and differentiate types of generative AI models
Use Microsoft Copilot to generate code, analyze data, and build generative models
Identify practical use cases for generative AI in data science, such as data augmentation and anomaly detection
Assess the strengths and weaknesses of different generative models and understand their ethical implications
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Data Augmentation
- Catégorie : Model Evaluation
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
This module provides a comprehensive introduction to generative AI, exploring its definition, key concepts like GANs, VAEs, and Transformers, and highlighting the role of Microsoft Copilot in enhancing data science workflows through code generation, data analysis, and bias mitigation. It also addresses the ethical implications of generative AI and provides practical guidance on integrating Copilot into existing data science practices.
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