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Temario del curso

Introducción a la IA generativa

  • Definición de IA generativa
  • Panorama general de los modelos generativos (GAN, VAE, etc.)
  • Aplicaciones y casos de estudio

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 tu 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 casos de estudio

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 del conocimiento a escenarios reales
  • 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
  • Conocimiento de flujos de trabajo de ciencia de datos

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Profesionales de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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