Programa del Curso

Introducción a Generative AI

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

La necesidad de datos sintéticos

  • Limitaciones de los datos reales
  • Problemas de privacidad y seguridad
  • Mejora de la solidez de los modelos de IA

Generación de datos sintéticos

  • Técnicas para la generación de datos sintéticos
  • Garantizar la calidad y la 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 de los datos sintéticos con los reales
  • Análisis de casos de estudio

Aspectos éticos y legales

  • Navegando por el panorama ético
  • Marcos legales y cumplimiento
  • Equilibrio entre la innovación y la responsabilidad

Temas avanzados en síntesis de datos

  • Datos sintéticos para el 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 los conceptos básicos de aprendizaje automático
  • Experiencia con Python programación
  • Familiaridad con los flujos de trabajo de ciencia de datos

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Profesionales de la IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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