El Diplomado en Pipelines de Entrenamiento y Evaluación Federada se enfoca en el desarrollo y despliegue de pipelines de aprendizaje automático distribuidos, abarcando la creación y gestión de modelos predictivos en entornos federados. Integra conocimientos en Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), sistemas distribuidos y seguridad de datos. Se centra en la implementación de estrategias para la agregación y evaluación de modelos, utilizando técnicas como Federated Averaging y diferenciación privada, cruciales para el manejo de datos sensibles y la privacidad en el entrenamiento.
El diplomado proporciona experiencia práctica en la construcción de pipelines robustos para entrenamiento federado, optimizando el rendimiento y la escalabilidad en entornos de datos heterogéneos. Los participantes aprenderán a diseñar y evaluar modelos, asegurando la privacidad y seguridad de los datos, y a implementar soluciones de monitoreo y control de versiones. Esta formación prepara a profesionales para roles como científicos de datos, ingenieros de machine learning, arquitectos de datos y especialistas en privacidad, impulsando su competitividad en la era del aprendizaje automático federado.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): pipelines de entrenamiento, aprendizaje federado, machine learning, deep learning, seguridad de datos, privacidad, modelos predictivos, federated averaging.
1.580 €
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. Construcción y Gestión de Pipelines en Entrenamiento y Evaluación Federada: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas
5. Desarrollo Integral en Pipelines de Entrenamiento y Evaluación Federada: Fundamentos, Práctica y Escalabilidad
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.
Se recomienda experiencia en: Programación (Python), estadística, conocimientos básicos de aprendizaje automático.
1.1 Introducción a la IA Federada: Conceptos y Beneficios
1.2 Fundamentos de los Pipelines de Datos: Etapas y Componentes
1.3 Arquitectura de los Pipelines Federados: Diseño y Flujo
1.4 Aplicaciones Prácticas de los Pipelines Federados: Ejemplos Reales
1.5 Herramientas y Tecnologías para la Implementación de Pipelines
1.6 Diseño de Pipelines para Entrenamiento Federado
1.7 Diseño de Pipelines para Evaluación Federada
1.8 Consideraciones de Seguridad y Privacidad en Pipelines Federados
1.9 Desafíos y Soluciones en la Implementación de Pipelines Federados
1.10 Estudios de Caso: Aplicaciones Exitosas de Pipelines Federadas
2.2 Selección de Frameworks y Bibliotecas para Pipelines Federadas
2.2 Diseño de Arquitecturas de Pipelines Federadas Escalables
2.3 Implementación de Mecanismos de Comunicación Seguros y Eficientes
2.4 Técnicas Avanzadas de Agregación y Promediado de Modelos
2.5 Estrategias de Manejo de Datos Heterogéneos y Desequilibrados
2.6 Optimización del Rendimiento y la Eficiencia Computacional
2.7 Implementación de Mecanismos de Privacidad Diferencial
2.8 Monitorización y Debugging de Pipelines Federadas
2.9 Validación y Evaluación Rigurosa de Modelos Federados
2.20 Estrategias de Mitigación de Ataques en Pipelines Federadas
3.3 Introducción al Diseño de Pipelines Federadas
3.2 Arquitectura de Pipelines Federadas: Componentes y Flujo de Datos
3.3 Diseño de Pipelines para Entornos con Datos Distribuidos
3.4 Implementación de Estrategias de Agregación de Datos
3.5 Técnicas de Optimización para el Entrenamiento Federado
3.6 Estrategias de Evaluación en Pipelines Federadas
3.7 Gestión de la Comunicación y Sincronización en Pipelines
3.8 Diseño de Pipelines Escalables y Robustos
3.9 Consideraciones de Seguridad y Privacidad en el Diseño
3.30 Casos de Estudio: Aplicaciones y Ejemplos Prácticos
4.4 Introducción a la construcción de Pipelines Federados y su gestión.
4.2 Fundamentos de la arquitectura de Pipelines Federados: diseño y componentes clave.
4.3 Implementación práctica de Pipelines Federados para entrenamiento de modelos.
4.4 Gestión de datos en Pipelines Federados: preprocesamiento y manejo de diferentes fuentes.
4.5 Evaluación de modelos en entornos federados: métricas y desafíos.
4.6 Optimización del rendimiento en Pipelines Federados: técnicas y estrategias.
4.7 Seguridad y privacidad en Pipelines Federados: protección de datos y cumplimiento normativo.
4.8 Escalabilidad de Pipelines Federados: diseño para el crecimiento y la eficiencia.
4.9 Monitoreo y control de Pipelines Federados: herramientas y mejores prácticas.
4.40 Casos de uso y aplicaciones prácticas de Pipelines Federados.
5.5 Introducción a la IA Federada y su Necesidad en Entornos Navales
5.5 Fundamentos de los Pipelines de Entrenamiento y Evaluación
5.3 Arquitectura de Sistemas Distribuidos y Comunicación Segura
5.4 Marco Teórico de la Agregación y Promediación en la IA Federada
5.5 Métricas de Evaluación y Análisis de Resultados en Pipelines Federados
5.6 Desafíos de la Privacidad y Seguridad en la IA Federada Naval
5.7 Herramientas y Plataformas para el Desarrollo de Pipelines Federados
5.8 Casos de Uso en Aplicaciones Navales: Predicción de Riesgos y Mantenimiento Predictivo
5.9 Aspectos Legales y Éticos de la IA Federada en el Ámbito Naval
5.50 Ejemplos Prácticos y Demostraciones de Implementación
6.6 Introducción a la Estrategia de Pipelines Federadas
6.2 Arquitectura y Diseño de Pipelines Federadas
6.3 Implementación Práctica de Pipelines Federadas
6.4 Optimización y Escalabilidad de Pipelines Federadas
6.5 Evaluación y Validación en Pipelines Federadas
6.6 Avances Tecnológicos en Pipelines Federadas
6.7 Aplicaciones Estratégicas de Pipelines Federadas
6.8 Integración y Despliegue de Pipelines Federadas
6.9 Consideraciones Éticas y de Privacidad en Pipelines Federadas
6.60 El Futuro de las Pipelines Federadas: Tendencias y Desafíos
7.7 Introducción a la IA y el Aprendizaje Federado
7.2 Conceptos clave de los Pipelines
7.3 Arquitectura de un Pipeline Federado
7.4 Componentes esenciales de un Pipeline
7.7 Fundamentos de la agregación de datos
7.6 Mecanismos de privacidad y seguridad
7.7 Herramientas y frameworks comunes
7.8 Casos de uso y aplicaciones
7.9 Desafíos y consideraciones éticas
7.70 Futuro de los pipelines federados
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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