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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