Construyendo un Gran Recomendador de Música Aprovechando la IA, el Aprendizaje Profundo y la Experiencia Humana

Resumen

Descubre las complejidades del avanzado sistema de recomendación musical de Pandora, una sinergia de inteligencia artificial, aprendizaje profundo y la pericia humana. Este marco integral está diseñado para crear experiencias de escucha personalizadas, basándose en extensos datos de usuario y profundos insights musicológicos.

Al asistir a esta sesión, obtendrás valiosos conocimientos sobre cómo Pandora aprovecha estas tecnologías para comprender las preferencias musicales, mejorando el compromiso del usuario a través de listas de reproducción y recomendaciones curadas que resuenan con los gustos individuales.

Ya sea que seas un entusiasta de la IA, un musicólogo, o simplemente curioso sobre la tecnología detrás de tus melodías favoritas, esta charla ofrece una mirada cautivadora al futuro del descubrimiento musical.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de Recomendación de Música
Visión General de los Sistemas de Recomendación Musical
El Papel de la IA en las Recomendaciones Musicales
Pandora como Caso de Estudio
• Fundamentos de IA y Aprendizaje Profundo en Sistemas de Recomendación
Conceptos Básicos de IA y Aprendizaje Automático
Introducción al Aprendizaje Profundo
Redes Neuronales en la Práctica
• Recopilación y Procesamiento de Datos
Tipos de Datos de Usuario en la Recomendación de Música
Fuentes de Datos Musicológicos
Técnicas para la Limpieza y Preprocesamiento de Datos
• Construcción de Perfiles y Preferencias de Usuarios
Comprensión del Comportamiento del Usuario
Técnicas de Segmentación y Agrupamiento
Ingeniería de Características para Sistemas de Recomendación
• Arquitecturas de Aprendizaje Profundo para Recomendaciones Musicales
Filtrado Colaborativo vs. Filtrado Basado en Contenido
Implementación de Redes Neuronales Profundas
Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para Análisis de Audio
• Integración de la Experiencia Humana
Papel de los Musicólogos en los Sistemas de Recomendación
Combinación de IA con Datos Curados por Humanos
Equilibrio entre Perspectivas Algorítmicas y Humanas
• Personalización y Experiencia del Usuario
Técnicas para Recomendaciones Personalizadas
Consideraciones de Diseño de Interfaz de Usuario
Métricas para Evaluar la Satisfacción del Usuario
• Temas Avanzados en Recomendación de Música
Recomendaciones Sensibles al Contexto y Basadas en Secuencias
Aprendizaje por Refuerzo en Recomendadores Musicales
Abordaje de la Injusticia y la Equidad
• Caso de Estudio: Proyecto Genoma Musical de Pandora
Visión General del Proyecto Genoma Musical
Implementación de IA y Aprendizaje Profundo
Lecciones Aprendidas y Desafíos Superados
• Implementación Práctica y Despliegue
Construcción de un Prototipo de Recomendador Musical
Herramientas y Tecnologías en Uso
Estrategias de Despliegue y Escalado
• Proyecto de Culminación
Diseñar y Desarrollar un Sistema de Recomendación Musical Personalizado
Presentar Hallazgos y Soluciones
• Conclusión y Direcciones Futuras en Recomendaciones Musicales
Tendencias Emergentes en IA y Tecnología Musical
Desafíos y Oportunidades Futuras
• Recursos y Lecturas Adicionales
Libros de Texto y Artículos Clave
Cursos en Línea y Talleres
Perspectivas de la Industria y Conferencias

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Asignaturas

Charlas de Conferencia