Redes Generativas Antagonistas (GANs) en IA

El curso de Fundamentos de Redes Generativas Antagonistas (GANs) en IA tiene como objetivo introducir a los estudiantes en la teoría y práctica de las GANs, una técnica avanzada de deep learning para la generación de datos sintéticos. El alumno comprenderá los conceptos y aplicaciones de las GANs, implementando modelos GANs básicos y desarrollando aplicaciones creativas y prácticas de GANs. Los contenidos abarcan la arquitectura de las GANs, explicando cómo los generadores y discriminadores compiten en un marco adversarial para producir datos realistas. Se exploran variantes como DCGAN, Conditional GANs y StyleGAN, así como aplicaciones en generación de imágenes, música y texto. Además, se cubren temas de entrenamiento, estabilización, y evaluación de GANs, con enfoque en técnicas para mejorar la calidad y diversidad de los resultados. Este curso es parte de un itinerario de 300 horas que incluye machine learning, deep learning, procesamiento de lenguaje natural, y una introducción a herramientas de IA como ChatGPT, preparando a los estudiantes para implementar y personalizar modelos GANs en proyectos innovadores de inteligencia artificial.

• Introducción a las Redes Generativas Antagonistas.
• Arquitectura de GANs: generador y discriminador.
• Técnicas de entrenamiento y optimización.
• Aplicaciones de GANs: generación de imágenes, datos sintéticos.
• Desafíos y limitaciones de las GANs.

| ON_LINE | EMPLEADOS | Lunes a Jueves | 17:00-20:00 | 48 Horas | 10/11/2025 a 04/12/2025 |