{"id":21983,"date":"2025-11-01T12:52:45","date_gmt":"2025-11-01T12:52:45","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=21983"},"modified":"2025-11-05T16:50:05","modified_gmt":"2025-11-05T16:50:05","slug":"5-nov-cinco-patrones-de-inteligencia-artificial-aplicada-a-datos-que-debes-conocer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2025\/11\/01\/5-nov-cinco-patrones-de-inteligencia-artificial-aplicada-a-datos-que-debes-conocer\/","title":{"rendered":"5 NOV – Cinco patrones de Inteligencia Artificial aplicada a datos que debes conocer"},"content":{"rendered":"\n

El 5 de noviembre se reanudar\u00e1 el ciclo de conferencias de oto\u00f1o 2025 en la ESI. Nos visitar\u00e1 C\u00e9sar Garc\u00eda Saez, experto en Inteligencia Artificial en el departamento de Sistemas de Inform\u00e1tica del Ayuntamiento de Madrid. El t\u00edtulo de la charla es \u00abCinco patrones de Inteligencia Artificial aplicada a datos que debes conocer<\/strong>\u00bb y ser\u00e1 a las 11.30h en el sal\u00f3n de actos Alan Turing.<\/p>\n\n\n\n

Resumen de la charla<\/h2>\n\n\n\n

Los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models – LLM) representan uno de los mayores avances en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa. Estos modelos han sido entrenados con cantidades masivas de informaci\u00f3n, con conjuntos de datos p\u00fablicos y privados creados antes de una fecha concreta. Estos datos pueden estar sesgados, incorporar datos de baja calidad o contener datos obsoletos, lo que influye en los resultados que podr\u00e1 generar cada modelo y limitando su utilidad.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los casos de uso m\u00e1s deseados para estos modelos es el de trabajar con datos propios. En base a estos datos m\u00e1s actualizados o espec\u00edficos el usuario podr\u00e1 sintetizar informaciones, extraer fragmentos seg\u00fan su significado, responder preguntas, etc.  En la segunda mitad de la ponencia, veremos cu\u00e1les son los patrones m\u00e1s habituales para analizar datos propios y evaluar los resultados de forma efectiva. Observaremos c\u00f3mo rinden distintos modelos, patrones de arquitectura y c\u00f3mo se modifica el resultado cuando le agregamos informaci\u00f3n relacionada de la consulta.<\/p>\n\n\n

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BIO de C\u00e9sar Garc\u00eda Saez<\/h2>\n\n\n\n

M\u00e1s de 13 a\u00f1os de experiencia en el departamento de Sistemas de Inform\u00e1tica del Ayuntamiento de Madrid, Actualmente es adjunto a secci\u00f3n en Grupo de Inteligencia Artificial – Subdirecci\u00f3n Innovaci\u00f3n y Servicios Emergentes en Inform\u00e1tica del Ayuntamiento de Madrid. Anteriormente diez a\u00f1os trabajando como investigador y divulgador independiente de nuevas tecnolog\u00edas, especializado en Internet de las Cosas, Fabricaci\u00f3n Digital y Datos Abiertos.
Ing. T\u00e9cnico de Inform\u00e1tica de Sistemas, M\u00e1ster en Ciencia de Datos, Licenciado en Estudios de Asia Oriental (UOC). Cursando Doctorado de Tecnolog\u00edas Inform\u00e1ticas Avanzadas UCLM – Mejora de la calidad de datos abiertos utilizando IA generativa .<\/p>\n\n\n\n

Experto en Tecnolog\u00edas Abiertas de la red de Los 100 de COTEC. Divulgador sobre tecnolog\u00edas abiertas en el canal de YouTube de La Hora Maker<\/a>, con foco reciente en IA Generativa. \u00a0(https:\/\/www.linkedin.com\/in\/cesargarciasaez\/?locale=es_ES<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

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