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Temario del curso
Introducción a la IA Generativa
- Definición de IA generativa
- Visión general de modelos generativos (GANs, VAEs, etc.)
- Aplicaciones y casos de estudio
La Necesidad de Datos Sintéticos
- Limitaciones de los datos reales
- Preocupaciones sobre privacidad y seguridad
- Mejorar la robustez del modelo AI
Generando Datos Sintéticos
- Técnicas para la generación de datos sintéticos
- Asegurar calidad y diversidad de los datos
- Workshop práctico: Crear tu primer conjunto de datos sintético
Evaluando Datos Sintéticos
- Métricas para evaluar la calidad de los datos sintéticos
- Comparación del rendimiento entre datos sintéticos y reales
- Análisis de casos de estudio
Aspectos Éticos y Legales
- Navegando el paisaje ético
- Marco legal y cumplimiento normativo
- Equilibrar la innovación con 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
- Aplicar el conocimiento a escenarios del mundo real
- Desarrollar una estrategia de datos sintéticos
- Evaluación y retroalimentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender los conceptos básicos de aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con los flujos de trabajo de ciencia de datos
audiencia
- Científicos de datos
- Practicantes de IA
21 Horas
Testimonios (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