¿Qué es el Machine Learning, el Deep Learning, el PLN y dónde encaja ChatGPT en todo esto?

Sin embargo, ni la inteligencia artificial se ha inventado con ChatGPT, ni todo lo que existe dentro del campo de la Inteligencia Artificial es ChatGPT. Además de ello, es necesario destacar que ChatGPT, pese a ser una gran herramienta, no está exenta de fallos ni de problemas, tal y como se ha demostrado en numerosas ocasiones, siendo la más destacada, el error del abogado que ha presentado sentencias falsas en un juzgado tras utilizar ChatGPT.

En el presente taller se analizarán los principales aspectos de la Inteligencia Artificial y el análisis de datos. Concretamente se analizarán los conceptos de Machine Learning, Deep Learning y Procesamiento del Lenguaje Natural, así como sus principales usos. Tras ello, se analizará qué es el ChatGPT, desde un punto de vista tecnológico y práctico, así como los principales problemas que han surgido debido al uso masivo de esta herramienta.

 

Programa

1. Conceptos básicos del mundo del análisis de datos:

• Business Intelligence.
• Machine Learning.
• Deep Learning.
• Inteligencia Artificial.

2. Mapa conceptual del Machine Learning:

• Descripción de los modelos en función de sus casos de uso.
• Validación de los modelos.
• Función de coste y optimización del modelo.
• Problema del imbalanceo de los datos.

3. Deep Learning

• ¿Qué es el Deep Learning?
• Concepto de neurona.
• Cómo aprender una red neuronal.
• Para qué se puede emplear el Deep Learning.
• Descripción de una red convolucional.
• Qué desafíos resuelven las redes convolucionales.
• Qué es la visión artificial.
• Qué requisitos tiene la visión artificial.
• Qué aportan las redes preentrenadas.

4. Procesamiento del Lenguaje Natural

• ¿Qué es el PLN?
• ¿Qué utilidades tenía hasta que apareció ChatGPT?
• ¿Qué tipos de modelos existían?
  • PLN basado en reglas.
  • PLN estadístico.
• De Alexa o Siri a ChatGPT.
  • ¿Qué ha cambiado?
  • ¿Qué es la IA generativa?
  • ¿Por qué ChatGPT se equivoca? El caso del abogado que presentó información falsa y la importancia de la calidad del dato.

Dirigido a

Este curso está dirigido a cualquier persona, técnica o no, que quiera conocer las principales tecnologías y aplicaciones de la Inteligencia Artificial, así como sus riesgos.

Ponente

Borja Balparda es Doctor en Econometría (Análisis de Datos), profesor en la Universidad de Navarra, donde es profesor de la facultad de económicas (Análisis de Datos con R) y en el Master de Big Data. Además de ello es Ceo y Científico de datos de Data Value Management, Start-up especializada en el Análisis de Datos e Inteligencia Artificial.