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Temario del curso
Introducción a la IA generativa
- Definición de IA generativa.
- Descripción general de modelos generativos (GAN, VAE, etc.).
- Aplicaciones y estudios de caso.
La necesidad de datos sintéticos
- Limitaciones de los datos reales.
- Preocupaciones de privacidad y seguridad.
- Mejora de la robustez de los modelos de IA.
Generación de datos sintéticos
- Técnicas para la generación de datos sintéticos.
- Garantía de calidad y diversidad de los datos.
- Taller práctico: Creación de su primer conjunto de datos sintéticos.
Evaluación de datos sintéticos
- Métricas para evaluar la calidad de los datos sintéticos.
- Comparación del rendimiento entre datos sintéticos y reales.
- Análisis de estudios de caso.
Aspectos éticos y legales
- Navegación por el panorama ético.
- Marcos legales y cumplimiento normativo.
- Equilibrio entre innovación y responsabilidad.
Temas avanzados en síntesis de datos
- Datos sintéticos para aprendizaje no supervisado.
- Síntesis de datos entre dominios.
- Tendencias futuras en IA generativa.
Proyecto final
- Aplicación de conocimientos a escenarios del mundo real.
- Desarrollo de una estrategia de datos sintéticos.
- Evaluación y retroalimentación.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático.
- Experiencia con programación en Python.
- Familiaridad con flujos de trabajo de ciencia de datos.
Audiencia objetivo
- Científicos de datos.
- Profesionales de IA.
21 Horas
Testimonios (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática