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Construyendo un Gran Recomendador de Música Aprovechando la IA, el Aprendizaje Profundo y la Experiencia Humana
Explora el sofisticado sistema de recomendación musical de Pandora, que combina inteligencia artificial, aprendizaje profundo y la experiencia humana para ofrecer experiencias de escucha personalizadas basadas en amplios datos de usuarios e ideas musicológicas.
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Resumen
Explora el sofisticado sistema de recomendación musical de Pandora, que combina inteligencia artificial, aprendizaje profundo y la experiencia humana para ofrecer experiencias de escucha personalizadas basadas en amplios datos de usuarios e ideas musicológicas.
Programa de estudio
- Introducción a los Sistemas de Recomendación de Música
- Fundamentos de IA y Aprendizaje Profundo en Sistemas de Recomendación
- Recopilación y Procesamiento de Datos
- Construcción de Perfiles y Preferencias de Usuarios
- Arquitecturas de Aprendizaje Profundo para Recomendaciones Musicales
- Integración de la Experiencia Humana
- Personalización y Experiencia del Usuario
- Temas Avanzados en Recomendación de Música
- Caso de Estudio: Proyecto Genoma Musical de Pandora
- Implementación Práctica y Despliegue
- Proyecto de Culminación
- Conclusión y Direcciones Futuras en Recomendaciones Musicales
- Recursos y Lecturas Adicionales
Visión General de los Sistemas de Recomendación Musical
El Papel de la IA en las Recomendaciones Musicales
Pandora como Caso de Estudio
Conceptos Básicos de IA y Aprendizaje Automático
Introducción al Aprendizaje Profundo
Redes Neuronales en la Práctica
Tipos de Datos de Usuario en la Recomendación de Música
Fuentes de Datos Musicológicos
Técnicas para la Limpieza y Preprocesamiento de Datos
Comprensión del Comportamiento del Usuario
Técnicas de Segmentación y Agrupamiento
Ingeniería de Características para Sistemas de Recomendación
Filtrado Colaborativo vs. Filtrado Basado en Contenido
Implementación de Redes Neuronales Profundas
Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para Análisis de Audio
Papel de los Musicólogos en los Sistemas de Recomendación
Combinación de IA con Datos Curados por Humanos
Equilibrio entre Perspectivas Algorítmicas y Humanas
Técnicas para Recomendaciones Personalizadas
Consideraciones de Diseño de Interfaz de Usuario
Métricas para Evaluar la Satisfacción del Usuario
Recomendaciones Sensibles al Contexto y Basadas en Secuencias
Aprendizaje por Refuerzo en Recomendadores Musicales
Abordaje de la Injusticia y la Equidad
Visión General del Proyecto Genoma Musical
Implementación de IA y Aprendizaje Profundo
Lecciones Aprendidas y Desafíos Superados
Construcción de un Prototipo de Recomendador Musical
Herramientas y Tecnologías en Uso
Estrategias de Despliegue y Escalado
Diseñar y Desarrollar un Sistema de Recomendación Musical Personalizado
Presentar Hallazgos y Soluciones
Tendencias Emergentes en IA y Tecnología Musical
Desafíos y Oportunidades Futuras
Libros de Texto y Artículos Clave
Cursos en Línea y Talleres
Perspectivas de la Industria y Conferencias
Asignaturas
Charlas de Conferencia