Procesamiento y transformación de datos con IA Generativa
Créditos totales
3 ECTS
Plataformas
Moodle UA + Google Suite
Idioma de impartición
🇪🇸 Castellano
Precio
Por confirmar
Docentes
Profesor/a: Alejandro Maté Morga (amate@ua.es)
Profesor/a: Alejandro Reina Reina (alejandro.reina@ua.es)
Contenido de la asignatura
- Generación de datos sintéticos:
- Usos principales: entrenar modelos con datos escasos, anonimizar datos, expandir datasets.
- Técnicas para realizar consultas sin exponer información sensible.
- Preprocesamiento e integración automatizada:
- Limpieza, detección de anomalías, imputación de valores perdidos y normalización.
- Herramientas de etiquetado y clasificación asistida por IA.
- Transformación y estructuración de datos
- Resumen semántico de grandes volúmenes de datos no estructurados.
- Data Augmentation:
- Estrategias para equilibrar datasets desbalanceados, mejorar robustez y reducir overfitting.
- Implementación práctica
- Limitaciones y consideraciones:
- Riesgos de sobreajuste al usar datos sintéticos, verificación de la representatividad.
- Posibles sesgos introducidos por generadores de datos automáticos.
- Herramientas y plataformas: aplicaciones que facilitan la creación y gestión de datasets sintéticos.
Resultados de la formación y aprendizaje
- Conocer herramientas y plataformas que facilitan la generación de datasets.
- Conocer y comprende arquitecturas de sistemas multiagentes, incluyendo estrategias de comunicación y
- coordinación.
- Aprender a aplicar y personalizar modelos de lenguaje (LLMs) para procesos de integración de datos.
- Desarrollar prototipos y soluciones reales que combinen LLMs, desde la fase de diseño hasta el despliegue.
- Identificar aplicaciones en asistencia virtual, automatización de tareas y análisis inteligente.
Preinscripción
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Matrícula
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Inicio del curso
Por confirmar
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