Desde la constitución de la Cátedra en abril de 2019, se han venido publicando informes trimestrales que analizan las metatendencias en el ámbito de Analytics.
Nuevos paradigmas y sus desafíos en la construcción de redes neuronales
En la newsletter "Nuevos paradigmas y sus desafíos en la construcción de redes neuronales" se exploran las arquitecturas más relevantes de redes neuronales, entendiendo cómo están estructuradas, sus componentes y funcionamiento, y se analizan nuevas tendencias y sus desafíos técnicos.
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Teoría de grafos y redes neuronales en la industria farmacéutica
En la newsletter "Teoría de grafos y redes neuronales en la industria farmacéutica" se explora cómo los grafos y las redes neuronales complejas pueden tener aplicaciones prácticas en la investigación farmacéutica, y se muestra un caso de uso sobre reposicionamiento de fármacos, destacando el potencial de estas tecnologías para acelerar la innovación.
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Hacia una inteligencia artificial
sostenible
La newsletter, correspondiente al 1T24, ofrece una comprensión holística de la aplicación de la analítica avanzada y la inteligencia artificial en RRHH. También se profundiza en varios casos de uso y se presentan reflexiones sobre el estado actual y perspectivas de futuro.
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El uso de la inteligencia artificial en marketing y ventas
La publicación, correspondiente al 4T23, proporciona una comprensión global de los LLMs desde sus fundamentos técnicos, analiza sus posibles usos y riesgos asociados, y finalmente presenta unas reflexiones sobre su estado actual y perspectivas de futuro en el ámbito profesional.
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El uso de la IA en la gestión de
recursos humanos
La newsletter, correspondiente al 3T23, ofrece una comprensión holística de la aplicación de la analítica avanzada y la inteligencia artificial en RRHH. También se profundiza en varios casos de uso y se presentan reflexiones sobre el estado actual y perspectivas de futuro.
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Large Language Models: una nueva era en la inteligencia artificial
La publicación, correspondiente al 2T23, proporciona una comprensión global de los LLMs desde sus fundamentos técnicos, analiza sus posibles usos y riesgos asociados, y finalmente presenta unas reflexiones sobre su estado actual y perspectivas de futuro en el ámbito profesional.
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La inteligencia artificial aplicada al sector de la salud
La newsletter repasa algunos de los distintos tipos de repositorios de datos disponibles en el sector sanitario, expone casos prácticos que ilustran las posibilidades de la aplicación de técnicas de IA y tipos de datos específicos, y aborda los retos y oportunidades generales en este campo.
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Industria 4.0: mantenimiento
predictivo
La newsletter, correspondiente al 4T22, pretende ofrecer una visión general del concepto de mantenimiento predictivo, repasando las diferentes técnicas de machine learning que pueden utilizarse para desarrollar este mecanismo, así como los retos que deben abordarse para su implantación efectiva.
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ML aplicado al Riesgo de Crédito: construcción de modelos explicables
Esta newsletter, correspondiente al 3T22, analiza las implicaciones de este reto para las entidades financieras, así como diferentes enfoques sobre cómo abordarlo, a través del uso de los denominados modelos interpretables, o de modelos no interpretables pero a los que se les complementa con una herramienta de explicabilidad.
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Computación
distribuida
Esta newsletter, correspondiente al 2T22, analiza brevemente las principales arquitecturas utilizadas en este tipo de computación, como la computación paralela y la computación distribuida, así como los algoritmos más comunes. Además, se presentan las ventajas, los retos así como algunas aplicaciones de la computación distribuida.
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Ecosistemas Open Source
Esta newsletter, correspondiente al 1T22, pretende dar una visión del concepto de ecosistemas Open Source y las distintas tipologías existentes, así como exponer el grado de evolución de los sistemas tecnológicos asociados, y reflexionar sobre los beneficios y los riesgos asociados a la integración de estos sistemas en el ámbito empresarial.
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Deep Learning
Esta newsletter, correspondiente al 4T21, pretende revisar los principales conceptos en el ámbito del Deep Learning, exponer los distintos procesos de entrenamiento de estos modelos, y analizar distintas arquitecturas que pueden utilizarse para la resolución de problemas.
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Modelización por
componentes
Esta newsletter, correspondiente al 3T21, pretende aportar una visión general sobre el concepto de modelización por componentes, abordando sus beneficios y riesgos; y proporcionando una descripción de algunos elementos técnicos asociados, como el proceso de componentización, y ejemplos de arquitectura tecnológica.
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Gestión del riesgo de externalización de servicios en la nube
La publicación correspondiente al 2T21 pretende abordar la gestión de los riesgos de externalización de servicios a la nube, aportando una visión general sobre la computación en la nube, abordando sus beneficios y riesgos y poniendo foco en la gestión de dichos riesgos.
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Algoritmos de
Machine Learning
La newsletter, correspondiente al 1T21, trata sobre los algoritmos de Machine Learning más utilizados, detallando los tipos de algoritmos, poniendo foco en el algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, con el objetivo de aportar una base de conocimientos para su correcto uso.
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Causalidad y aprendizaje
automático
La publicación, correspondiente al 4T20, trata sobre la causalidad en el ámbito de los modelos de Machine Learning y su impacto en el desarrollo de dichos modelos, profundizando en la importancia de aplicar conocimientos de causalidad a la Inteligencia Artificial para conseguir modelos con una capacidad de generalización mejorada, de forma que se descarten relaciones espurias y sesgadas.
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MLOps, una pieza clave en el ecosistema digital
Esta newsletter, correspondiente al 3T20, aborda la evolución del ecosistema data science y el concepto y relevancia de MLOps, que se define como el conjunto de prácticas y herramientas utilizadas para el desarrollo y validación de modelos de Machine Learning y su implementación de forma rápida y sin incidentes, y que surge de la colaboración entre los equipos de Data Science y de IT.
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Límites de la modelización
Esta newsletter, correspondiente al 2T20, trata de analizar los distintos límites, tanto teóricos como prácticos, que pueden plantearse a la hora de desarrollar modelos de inteligencia artificial, así como posibles soluciones propuestas.
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Data Democratization
Esta newsletter, correspondiente al 1T20, aborda la corriente de la democratización de los datos, tanto desde el ámbito público como del privado, profundizando en la necesidad de la existencia de un gobierno de datos sólido.
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Ética e Inteligencia Artificial
Esta newsletter, correspondiente al 4T19, aborda la ética en el desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial, bajo la perspectiva de la ética con consideraciones legales.
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Interpretabilidad de los modelos de Inteligencia Artificial
Esta newsletter, correspondiente al 3T19, aborda los conceptos de explicabilidad e interpretabilidad en el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial, y desarrolla técnicas específicas para su análisis.
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