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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
Reseñas (2)
los consejos y las indicaciones recomendadas que podemos llevarnos de esta capacitación
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Traducción Automática
Uso de prompts apropiados y eficaces
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Traducción Automática