El Diplomado en Evaluación, Seguridad y Observabilidad en NLP explora las complejidades de los modelos de lenguaje natural (NLP), centrándose en su evaluación rigurosa, la implementación de medidas de seguridad y el desarrollo de sistemas observables. Se profundiza en técnicas de evaluación métrica, incluyendo análisis de sesgos, robustez y transparencia de modelos. Se abordan estrategias para mitigar riesgos como la generación de contenido dañino y la explotación maliciosa, mediante el uso de herramientas de monitoreo y análisis de datos.
El programa proporciona conocimientos sobre arquitecturas de NLP y modelos de aprendizaje profundo, con especial atención a la creación de sistemas confiables y explicables. Se investigan métodos para la detección de sesgos, el control de la toxicidad y la garantía de la privacidad de los datos, lo que resulta fundamental en el diseño de aplicaciones de NLP éticas y seguras. Se enfoca en habilidades prácticas para la implementación de soluciones escalables y el cumplimiento de las regulaciones de IA.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): modelos de lenguaje natural, evaluación NLP, seguridad en NLP, observabilidad, sesgos en IA, mitigación de riesgos, sistemas confiables, IA ética, modelos de aprendizaje profundo, diplomado en IA.
1.249 €
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.
4. Excelencia en NLP: Análisis, Blindaje y Monitorización
5. Especialización en NLP: Análisis, Protección y Monitoreo
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: Sólida base conceptual en áreas como aerodinámica, control de sistemas y estructuras de aeronaves. Se requiere un nivel de dominio del idioma Español (ES) o Inglés (EN) equivalente a B2+ o C1. Se ofrecen programas de nivelación (bridging tracks) para aquellos que requieran fortalecer sus conocimientos previos.
1.1 Fundamentos de NLP: conceptos clave y evolución histórica.
1.2 Introducción a la evaluación de modelos NLP: métricas básicas.
1.3 Análisis exploratorio de datos textuales: preprocesamiento y visualización.
1.4 Introducción a la seguridad en NLP: vulnerabilidades comunes.
1.5 Principios de observabilidad en NLP: monitoreo y registro.
1.6 Herramientas y librerías esenciales para NLP (Python).
1.7 Tipos de tareas NLP: clasificación, traducción, generación.
1.8 Arquitecturas de modelos NLP: visión general.
1.9 Ética y sesgos en NLP: impacto social y consideraciones.
1.10 Introducción a los datasets y recursos NLP más comunes.
2.2 Conceptos Fundamentales de NLP y su Evolución
2.2 Importancia de la Evaluación en el Desarrollo de Modelos NLP
2.3 Métricas de Evaluación Clave: Precisión, Exhaustividad, F2-Score
2.4 Conjuntos de Datos y División Train/Test/Validation
2.5 Herramientas y Frameworks para la Evaluación NLP
2.6 Tipos de Tareas NLP y sus Desafíos Específicos
2.7 Introducción a la Seguridad en NLP: Amenazas y Vulnerabilidades
2.8 Fundamentos de la Observabilidad en Sistemas NLP
2.9 El Ciclo de Vida de un Proyecto NLP y la Evaluación Continua
2.20 Casos de Estudio: Evaluación de Modelos NLP en la Práctica
3.3 Fundamentos de la Evaluación en NLP
3.2 Métricas y Métodos de Evaluación Clásicos
3.3 Conjuntos de Datos y Bancos de Pruebas en NLP
3.4 Introducción a la Evaluación Basada en Modelos
3.5 Desafíos y Tendencias Actuales en la Evaluación NLP
3.6 Evaluación de la Precisión y el Rendimiento
3.7 Técnicas de Validación Cruzada y Robustez
3.8 Herramientas y Bibliotecas para la Evaluación
3.9 Introducción al Análisis de Errores y Casos de Estudio
3.30 Consideraciones Éticas en la Evaluación NLP
4.4 Fundamentos de NLP: Revisión y Contexto
4.2 Introducción a la Evaluación en NLP: Métricas y Desafíos
4.3 Seguridad en NLP: Amenazas y Vulnerabilidades
4.4 Observabilidad en NLP: Monitoreo y Análisis de Sistemas
4.5 Ética y Sesgos en NLP
4.6 Herramientas y Tecnologías Esenciales
4.7 Ciclo de Vida del Desarrollo de Proyectos NLP
4.8 Estudio de Casos: Ejemplos Reales y Aplicaciones
4.9 Introducción a las Buenas Prácticas en NLP
4.40 Tendencias Futuras y Desafíos Emergentes
5.5 Introducción a la Evaluación en NLP: Métricas y Objetivos
5.5 Preprocesamiento de Datos para la Evaluación
5.3 Técnicas de Evaluación de Modelos de Lenguaje
5.4 Evaluación de la Calidad de Traducción Automática
5.5 Evaluación de la Coherencia y Consistencia en la Generación de Texto
5.6 Métricas para la Evaluación de Sistemas de Respuesta a Preguntas
5.7 Análisis de Sesgos y Equidad en Modelos NLP
5.8 Evaluación de la Robustez de los Modelos NLP
5.9 Herramientas y Frameworks para la Evaluación en NLP
5.50 Buenas Prácticas en la Evaluación de Modelos NLP
6.6 Introducción al Análisis de Datos en NLP
6.2 Métricas de Evaluación en NLP: Precisión, Recall, F6-Score
6.3 Técnicas de Protección de Datos en NLP: Anonimización y Enmascaramiento
6.4 Ataques y Defensas en Modelos NLP: Adversarios y Robustez
6.5 Herramientas de Análisis de Sentimiento y Tópicos
6.6 Protección contra el Sesgo en Modelos NLP
6.7 Supervisión de la Calidad de Datos en NLP
6.8 Análisis de Errores y Depuración de Modelos NLP
6.9 Implementación de Controles de Acceso y Seguridad en NLP
6.60 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas de Análisis y Protección en NLP
7.7 Introducción a la Evaluación del Lenguaje Natural (NLP)
7.2 Métricas de Evaluación Clásicas en NLP
7.3 Introducción a Conjuntos de Datos y Métricas
7.4 Evaluación de Modelos de Lenguaje
7.7 Evaluación de Tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural
7.6 Consideraciones Éticas en la Evaluación de NLP
7.7 Herramientas y Bibliotecas para la Evaluación
7.8 Diseño de Experimentos para la Evaluación de NLP
7.9 Análisis de Errores y Diagnóstico
7.70 El Futuro de la Evaluación en NLP
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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