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Temario del curso

Introducción a la IA generativa

  • Definición de IA generativa
  • Descripción general de los modelos generativos (GANs, VAEs, etc.)
  • Aplicaciones y estudios de casos

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
  • Garantizar la 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 de datos sintéticos frente a datos reales
  • Análisis de estudios de caso

Aspectos éticos y legales

  • Navegación por el panorama ético
  • Marcos legales y cumplimiento normativo
  • Equilibrar 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

  • Aplicación del conocimiento a escenarios del mundo real
  • Desarrollo de una estrategia de datos sintéticos
  • Evaluación y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con flujos de trabajo de ciencia de datos

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Practicantes de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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