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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
Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática