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Temario del curso

Introducción a la IA Generativa

  • Definiendo la IA generativa
  • Panorama general de modelos generativos (GANs, VAEs, 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
  • Asegurando la calidad y diversidad de los datos
  • Taller práctico: Creando tu primer conjunto de datos sintético

Evaluación de Datos Sintéticos

  • Métricas para evaluar la calidad de los datos sintéticos
  • Comparando el rendimiento de datos sintéticos vs. reales
  • Análisis de estudios de caso

Aspectos Éticos y Legales

  • Navegando 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 del mundo real
  • 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

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Profesionales de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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