Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial generativa
- Definición de IA generativa
- Panorama general de los modelos generativos (GAN, VAE, etc.)
- Aplicaciones y estudios de caso prácticos
La necesidad de datos sintéticos
- Limitaciones inherentes a los datos reales
- Problemas relacionados con la privacidad y la seguridad
- Mejora de la robustez de los modelos de IA mediante datos sintéticos
Generación de datos sintéticos
- Técnicas empleadas para crear datos sintéticos
- Criterios para garantizar calidad y diversidad en los datos generados
- Taller práctico: Creación de su primer conjunto de datos sintéticos
Evaluación de la calidad de los datos sintéticos
- Parámetros utilizados para medir la calidad de los datos generados
- Comparativa entre el rendimiento de modelos con datos reales y sintéticos
- Análisis detallado de estudios de caso concretos
Aspectos éticos y legales en el uso de datos sintéticos
- Consideraciones éticas fundamentales
- Marco legal y cumplimiento normativo correspondiente
- Equilibrio entre innovación tecnológica y responsabilidad social
Tópicos avanzados en la síntesis de datos
- Utilización de datos sintéticos en el aprendizaje no supervisado
- Síntesis de datos aplicables a distintos dominios
- Tendencias emergentes y perspectivas futuras en la IA generativa
Proyecto final práctico
- Aplicación concreta de los conocimientos adquiridos a situaciones del mundo real
- Elaboración estratégica de planes basados en el uso de datos sintéticos
- Evaluación individualizada y orientación complementaria por parte del instructor
Resumen general y próximos pasos a seguir
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia previa en programación con Python
- Familiaridad con los procesos típicos del trabajo científico de datos
Público objetivo
- Científicos de datos
- Profesionales especializados en IA
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Reseñas (2)
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