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Temario del curso

Introducción a la IA generativa

  • Definición de IA generativa
  • Resumen 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
  • Fortalecimiento de la robustez de los modelos de IA

Generación de datos sintéticos

  • Técnicas para la generación de datos sintéticos
  • Garantizar 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
  • Comparar el rendimiento entre datos sintéticos y reales
  • Análisis de estudios de caso

Aspectos éticos y legales

  • Navegando por el panorama ético
  • Marcos legales y cumplimiento normativo
  • Equilibrando la innovación con la 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

  • Aplicando conocimientos a escenarios reales
  • Desarrollando 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

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Profesionales en IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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