El Diplomado en Generación de Datasets y Métricas de Realismo se centra en la creación y evaluación de conjuntos de datos avanzados, combinando técnicas de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Explora la aplicación de modelos generativos y métodos de evaluación para mejorar el realismo de los datos sintéticos, incluyendo la implementación de métricas de similitud y análisis de sesgos. Se orienta a la creación de datasets robustos para el desarrollo de modelos de IA en diversos campos, desde visión por computadora hasta análisis de datos de series temporales.
El diplomado proporciona habilidades prácticas en el uso de herramientas de etiquetado de datos, aumentación de datos y validación cruzada, preparando a los participantes para roles como científicos de datos, ingenieros de ML y especialistas en IA generativa. Se enfatiza el uso de frameworks de IA populares y el entendimiento de la ética en IA, asegurando el desarrollo de soluciones responsables y efectivas para la industria tecnológica y la investigación.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): generación de datasets, métricas de realismo, inteligencia artificial, aprendizaje automático, modelos generativos, análisis de datos, validación cruzada, ética en IA, diplomado IA.
1.295 €
2. Análisis y Evaluación de Datasets para el Realismo en Entornos Navales: ¿Qué Aprenderás?
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Introducción a los Datos en Cursos Navales
1.2 Tipos de Datos Relevantes para la Simulación Naval
1.3 Fuentes de Datos: Adquisición y Recopilación
1.4 Estructura y Formato de los Datasets Iniciales
1.5 Herramientas para la Creación de Datasets
1.6 Ejemplos de Datasets Iniciales: Escenarios y Entornos
1.7 Metodología para la Evaluación Inicial de Datasets
1.8 Primeras Métricas de Realismo: Identificación y Definición
1.9 Casos Prácticos: Creación de Datasets para Ejercicios Específicos
1.10 Desafíos Comunes y Soluciones en la Creación de Datos Iniciales
2.2 Introducción al Análisis de Datasets Navales
2.2 Fuentes de Datos Navales: Tipos y Características
2.3 Preprocesamiento de Datos para Simulaciones Navales
2.4 Análisis Exploratorio de Datos en el Contexto Naval
2.5 Técnicas de Visualización de Datos Aplicadas a Entornos Navales
2.6 Evaluación de la Calidad de los Datos en Simulaciones Navales
2.7 Identificación y Manejo de Valores Atípicos y Errores en Datasets Navales
2.8 Análisis Estadístico Descriptivo e Inferencial Aplicado a Datos Navales
2.9 Herramientas y Software para el Análisis de Datasets Navales
2.20 Estudio de Casos: Análisis de Datasets en Simulaciones Navales Específicas
3.3 Introducción a los Datasets para Simulación Naval Realista
3.2 Fuentes de Datos y Técnicas de Recopilación para Entornos Navales
3.3 Estructura y Formato de los Datasets Navales
3.4 Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Contexto Naval
3.5 Creación de Datasets Sintéticos para Simulación
3.6 Validación y Verificación de Datasets para Simulación
3.7 Integración de Datasets en Motores de Simulación Naval
3.8 Casos de Estudio: Implementación de Datasets en Simulaciones Específicas
3.9 Herramientas y Software para la Gestión de Datasets Navales
3.30 Mejores Prácticas y Futuras Direcciones en el Uso de Datasets para Simulación
4.4 Fundamentos de la creación de datasets para simulación naval
4.2 Fuentes de datos para la construcción de escenarios realistas
4.3 Técnicas de adquisición y preprocesamiento de datos navales
4.4 Desarrollo de datasets para entornos submarinos
4.5 Validación de datasets mediante pruebas y análisis
4.6 Implementación de datasets en simuladores navales
4.7 Evaluación del realismo de los datasets creados
4.8 Control de calidad y mantenimiento de datasets navales
4.9 Estudios de caso: datasets para diferentes escenarios navales
4.40 Futuro de los datasets en la simulación naval realista
5.5 Introducción a las Métricas de Realismo en Simulaciones Navales
5.5 Tipos de Métricas de Realismo: Visual, Comportamental, Físico
5.3 Diseño de Métricas para Datos de Sensores y Entorno
5.4 Diseño de Métricas para el Comportamiento de la Tripulación y Buques
5.5 Evaluación Subjetiva y Objetiva del Realismo
5.6 Validación de Métricas: Pruebas y Análisis Estadístico
5.7 Herramientas y Software para la Medición del Realismo
5.8 Análisis Comparativo de Métricas en Diferentes Escenarios
5.9 Optimización y Ajuste de Métricas para Mejorar la Experiencia
5.50 Informes y Documentación de Métricas de Realismo Naval
6.6 Revisión de Datasets Existentes para Simulación Naval
6.2 Identificación de Áreas de Mejora en Datasets
6.3 Refinamiento de Datasets: Técnicas de Optimización
6.4 Optimización de Métricas de Realismo
6.5 Ajuste de Parámetros y Calibración de Datos
6.6 Validación de Datasets Optimizados
6.7 Análisis de Sensibilidad y Robustez
6.8 Diseño de Experimentos para la Optimización
6.9 Herramientas y Software para la Optimización
6.60 Evaluación del Impacto de la Optimización en el Realismo
7.7 Introducción a las Métricas de Realismo Naval: Definición y Tipos
7.2 Diseño de Métricas para Datos de Sensores en Simulaciones Navales
7.3 Diseño de Métricas para Modelado de Comportamiento de Buques
7.4 Diseño de Métricas para Entornos Visuales y Condiciones Climáticas
7.7 Diseño de Métricas para Interacción Humano-Máquina en Simulación
7.6 Validación de Métricas: Pruebas y Evaluación de la Fidelidad
7.7 Implementación de Métricas en Plataformas de Simulación Naval
7.8 Análisis de Sensibilidad de las Métricas de Realismo
7.9 Mejora Continua: Refinamiento y Actualización de Métricas
7.70 Estudio de Casos: Aplicación de Métricas en Cursos Navales
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