Necesito datos - Para investigación

Resumen

Explore los desafíos de obtener datos de calidad para aplicaciones de inteligencia artificial en seguridad y otros campos, centrándose en los métodos de adquisición de datos y la evaluación de la calidad de los datos para una investigación y desarrollo efectivos.

Programa de estudio

• Introducción a los Datos para la Investigación
Importancia de la calidad de los datos en la IA
Visión general de los requisitos de datos para aplicaciones de IA
Datos en el contexto de la seguridad y otros campos
• Desafíos en la Adquisición de Datos
Identificación de fuentes de datos
Consideraciones éticas y legales
Preocupaciones de privacidad y regulaciones
• Métodos de Adquisición de Datos
Extracción de datos y recopilación web
Integración de API para acceso a datos
Utilización de conjuntos de datos públicos
Crowdsourcing y recopilación de datos de usuarios
• Evaluación de la Calidad de los Datos
Criterios para datos de alta calidad
Técnicas para la validación y limpieza de datos
Manejo de datos faltantes e inconsistentes
• Herramientas y Tecnologías para la Gestión de Datos
Panorama de los sistemas de gestión de datos
Introducción al almacenamiento de datos y lagos de datos
Utilización de herramientas de código abierto para la gestión de conjuntos de datos
• Estudios de Caso
Aplicaciones en seguridad
Aplicaciones en salud
Aplicaciones en finanzas
• Proyectos Prácticos
Diseño de una estrategia de adquisición de datos para una aplicación específica de IA
Realización de una evaluación y limpieza de la calidad de los datos
Construcción de un modelo de IA centrado en datos a pequeña escala utilizando los datos adquiridos
• Conclusión y Direcciones Futuras
Tendencias emergentes en la adquisición de datos
El paisaje evolutivo de la privacidad y seguridad de los datos
Tecnologías y metodologías futuras en la investigación basada en datos

Asignaturas

Charlas de Conferencia