¿Más datos, mejor la IA, no es así?

Resumen

Únete a nosotros para una sesión esclarecedora sobre la calidad de los datos en el ámbito de la IA y el aprendizaje profundo. Descubre el papel crucial de mantener conjuntos de datos de alta calidad para mejorar el rendimiento de los algoritmos, especialmente en el contexto de la extracción de datos de documentos.

Esta charla, con opiniones de expertos, es imprescindible para cualquiera interesado en la intersección de la calidad de los datos y la inteligencia artificial.

Organizado por la Universidad y disponible en YouTube, este evento se enmarca en dos categorías clave:

Cursos de IA y Charlas de Conferencias. Perfecto para practicantes de IA, científicos de datos y aquellos interesados en comprender las complejidades de la calidad de los datos en los sistemas de IA.

No te pierdas esta oportunidad de mejorar tu conocimiento y habilidades en la gestión de conjuntos de datos para implementaciones exitosas de IA.

Programa de estudio

• Introducción a la Calidad de los Datos en la IA
Importancia de la Calidad de los Datos
Descripción General de la IA y el Aprendizaje Profundo
• Comprensión de los Datos en los Modelos de IA
Tipos de Datos: Estructurados vs. No Estructurados
Introducción a la Extracción de Datos de Documentos
• Dimensiones de la Calidad de los Datos
Precisión y Completitud
Consistencia y Oportunidad
Relevancia y Validez
• Recolección y Preparación de Datos
Fuentes de Datos para la IA
Estrategias para la Limpieza de Datos
Manejo de Datos Faltantes y Ruidosos
• Desafíos en la Extracción de Datos de Documentos
Problemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR)
Desafíos en la Anotación y Etiquetado de Datos
Manejo de Documentos Complejos y No Estructurados
• Herramientas y Técnicas para Asegurar la Calidad de los Datos
Marcos de Evaluación de la Calidad de los Datos
Automatización en la Limpieza de Datos
Uso de IA para Mejorar la Calidad de los Datos
• Mantenimiento de Conjuntos de Datos de Alta Calidad
Monitoreo y Validación Continuos
Importancia de los Ciclos de Retroalimentación
Gobernanza de Datos y Buenas Prácticas
• Impacto de la Calidad de los Datos en el Rendimiento de la IA
Estudios de Caso del Mundo Real
Cómo la Calidad de los Datos Afecta la Precisión y el Sesgo del Modelo
• Tendencias Futuras en la Calidad de los Datos para la IA
Tecnologías Emergentes en la Gestión de la Calidad de los Datos
El Papel de los Datos Sintéticos
• Resumen y Conclusión del Curso
Aspectos Clave
Discusión sobre Aplicaciones Industriales y Ética
Sesión Final de Preguntas y Respuestas
• Recursos Adicionales y Lecturas Complementarias

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Asignaturas

Charlas de Conferencia