Los modelos generativos se ajustan a una distribución conocida de datos, representándolos como un espacio latente. Los recientes avances en el entrenamiento de redes profundas como modelos generativos han resultado en un gran crecimiento de la investigación de estos modelos, como evaluarlos, filtrados y sus potenciales aplicaciones. Los modelos generativos adversarios (GANs) se han convertido en un estándar para muchas tareas, desde generación de moléculas candidatas, transferencia de estilo, detección de anomalías en imágenes médicas, y superresolución.

Esta actividad formativa introduce de forma rápida conceptos suficientes para trabajar bajo un paradigma de aprendizaje profundo y de esa forma introducir los modelos generativos y sus aplicaciones.

Los contenidos teórico/prácticos propuestos se impartirán los días 12 y 13 de junio en horario de 12:00 a 14:00 y de 16:00 a 18:00 en el aula 7 del edificio A4 del CEATIC y online (https://meet.google.com/jzy-bmkd-ewk). Para el seguimiento práctico del curso se podrá utilizar el portátil personal.

El profesorado que impartirá esta actividad será Dra. Celia Cintas (IBM Research Kenia) y Dr. Pablo Navarro (CONICET Argentina)

Formulario de inscripción para obtener los certificados de asistencia: https://forms.gle/RqiW2c1wMsb73ikd6

El software que se va a utilizar durante la formación se puede descargar: https://github.com/celiacintas/hackathon_generativas