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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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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