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Activities & events

Title & Speakers Event
Pablo Castro – CVP & Distinguished Engineer @ Azure AI Search , Pablo Castro

Azure AI Search is a full-featured knowledge retrieval system, built to power enterprise-ready RAG applications. Join this session to learn about our latest announcements and our continuous momentum for delivering trend-setting search, superior retrieval quality and enabling RAG at scale.

𝗦𝗽𝗲𝗮𝗸𝗲𝗿𝘀: * Pablo Castro

𝗦𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: This is one of many sessions from the Microsoft Ignite 2024 event. View even more sessions on-demand and learn about Microsoft Ignite at https://ignite.microsoft.com

BRK105 | English (US) | AI

MSIgnite

AI/ML Azure Microsoft RAG
Microsoft Ignite 2023

== AGENDA ==

6:30pm - Apertura de puertas y networking

6:35pm - Breve presentación de PyData Granada y bienvenida de nuestro patrocinador Unit4

6:45pm - RAG: Adopción/Integración de la IA Generativa en una empresa en la nube Exploraremos el revolucionario mundo de Generative AI y cómo puede ser aplicado en el software empresarial. Aprenderás:

  • Introducción al novedoso mundo de Gen AI: Una introducción clara y concisa a Generative AI, LLM, ChatGPT.
  • Fundamentos de la técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation): Entender qué es y cómo nos ayuda a aprovechar al máximo las capacidades de Generative AI.
  • Aplicación Práctica en Unit4: Casos de estudio reales donde este patrón ha sido implementado exitosamente, resaltando los desafíos, beneficios, y mejores prácticas.

Ponentes:

  • Paula Villa Martín es doctora en Física por la Universidad de Granada. Se unió a la compañía de software Unit4 en 2021 como Data Scientist, donde ayuda en la identificación, desarrollo y despliegue de soluciones de Machine Learning.
  • Oscar Diez Gómez es graduado en Matemáticas por la Universidad de Málaga con postgrado en Ciencia de Datos por la Universidad de Granada. Trabaja en la compañía de software Unit4 desde 2021 como Product Manager involucrado en proyectos relacionados con IA y Ciencia de Datos.

7:15pm - Aprendiendo a clasificar imágenes médicas Todos los métodos que conocemos para clasificar imágenes necesitan grandes cantidades de ejemplos etiquetados; imágenes a las que una o varias personas les han asignado una etiqueta. Si queremos usar estos métodos para diagnosticar enfermedades, necesitamos que los médicos etiqueten imágenes médicas. Sin embargo, el tiempo del que disponen los médicos es muy limitado y caro, por lo que es prácticamente imposible obtener grandes conjuntos de imágenes médicas anotadas manualmente. En esta charla exploraremos cómo podemos resolver este problema usando “paradigmas de etiquetado débil”. Profundizaremos en algunas aplicaciones, como la detección de hemorragias intracraneales o la detección de cáncer.

Ponente:

  • Francisco Miguel Castro Macías (Fran Castro) es graduado en Matemáticas y en Informática por la Universidad de Granada. Tiene un máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores, también por la Universidad de Granada. Desde Julio de 2022 es miembro del grupo de investigación “Visual Information Processing”. Actualmente, es estudiante de doctorado bajo la supervisión de Rafael Molina, Pablo Morales, y Aggelos K. Katsaggelos. Su investigación se centra en el desarrollo de modelos probabilísticos para problemas inversos y débilmente supervisados, con aplicaciones en medicina.

7:45pm - Networking

¿Te gustaría hablar en este meetup o en uno futuro? Envíanos tu propuesta a través de nuestras redes sociales.

Agradecimientos

Código de conducta Los eventos de PyData Granada se rigen por los códigos de conducta de NumFocus y de la Python Software Foundation.

¿Qué es PyData? PyData es una comunidad diversa de personas interesadas en el uso y desarrollo de herramientas de análisis de datos con el objetivo de compartir ideas y aprender. Nos reunimos para discutir las mejores prácticas, nuevos enfoques y tecnologías emergentes para la gestión de datos, procesamiento, análisis y visualización. Utilizamos muchos lenguajes de programación, incluyendo (pero no limitado a) Python, Julia y R.

¡Síguenos en redes!

6º MeetUp de PyData Granada: IA Generativas + Clasificación de imágenes médicas

Generative AI apps are powered by a combination of reasoning and knowledge. In this in-depth session we’ll dive into knowledge retrieval, the role of vector search, how hybrid search and reranking models improve relevance, and how recent improvements make it easier to prepare and ingest data into knowledge bases. We’ll ground concepts with live code and data from our extensive evaluations on retrieval quality.

To learn more, please check out these resources: * https://aka.ms/Ignite23CollectionsBRK206H * https://info.microsoft.com/ww-landing-contact-me-for-events-m365-in-person-events.html?LCID=en-us&ls=407628-contactme-formfill * https://aka.ms/azure-ignite2023-dataaiblog

𝗦𝗽𝗲𝗮𝗸𝗲𝗿𝘀: * Pablo Castro * Farzad Sunavala * Liam Cavanagh * Ed Donahue * Gia Mondragon * Allison Sparrow

𝗦𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: This video is one of many sessions delivered for the Microsoft Ignite 2023 event. View sessions on-demand and learn more about Microsoft Ignite at https://ignite.microsoft.com

BRK206H | English (US) | AI & Apps

MSIgnite

AI/ML Azure GenAI HTML Microsoft
Microsoft Ignite 2023

¡PyData Granada se enorgullece de anunciar su tercer MeetUp!

¿Qué es PyData? PyData es una comunidad diversa de personas interesadas en el uso y desarrollo de herramientas de análisis de datos con el objetivo de compartir ideas y aprender. Nos reunimos para discutir las mejores prácticas, nuevos enfoques y tecnologías emergentes para la gestión de datos, procesamiento, análisis y visualización. Utilizamos muchos lenguajes de programación, incluyendo (pero no limitado a) Python, Julia y R.

AGENDA

7:00pm - Apertura de puertas y networking

7:05pm - Breve presentación de PyData Granada Noticias e información sobre la comunidad.

7:15pm - Clasificación basada en datos.

Las técnicas de clasificación nos permiten obtener particiones de elementos para segmentar poblaciones de forma que se pueden establecer grupos de individuos con características comunes entre ellos y que a su vez sean diferentes de los elementos de otros grupos. Encontrar agrupaciones basándonos en datos es un tema que ha sido abordado mediante las técnicas estadísticas de análisis multivariante, concretamente las llamadas técnicas de análisis cluster, que se desarrollaron el siglo pasado. La facilidad con que hoy en día se obtienen, almacenan y analizan datos hace que se utilicen este tipo de técnicas en multitud de ocasiones, frecuentemente sin entender del todo cuáles son las normas por las que se rigen. En esta charla, la ponente explicará los fundamentos de las técnicas de análisis cluster más habituales y cómo funcionan.

Ponente: Nuria Rico Castro

Bio: Profesora de Estadística en la Universidad de Granada, ha sido parte de la Oficina de Software Libre y Directora de Secretariado de Datos Abiertos en esta universidad. Participa de forma activa en la promoción de las ciencias y las técnicas así como en la divulgación de la estadísica y la ciencia de datos. Realiza trabajos interdisciplinares de investigación, ocupándose del análisis de datos en áreas tan diversas como la ligüística o la ingeniería química.

7:50pm - ¿Puede la estadística superar a la Inteligencia Artificial?.

La detección de anomalías es el proceso de identificar patrones inusuales o anormales en los datos que se desvían del comportamiento esperado. Tiene muchas aplicaciones en diversos ámbitos, como la ciberseguridad, la detección de fraudes, la atención sanitaria y la supervisión industrial. En esta charla, exploraré si la inteligencia artificial (IA) es siempre la mejor opción para la detección de anomalías, o si hay casos en los que los métodos estadísticos tradicionales pueden superar o complementar a la IA. Me centraré en dos métodos que utilizan la reducción de la dimensionalidad para encontrar las características más relevantes de los datos: Principal Component Analysis (PCA), un método lineal que utiliza transformaciones ortogonales, y un Autoencoder, una topología de red neuronal que aprende a comprimir y reconstruir los datos. Compararé los puntos fuertes y débiles de estos métodos y mostraré algunos ejemplos de su rendimiento en conjuntos de datos del mundo real. También discutiré algunos retos y futuras direcciones para la investigación en detección de anomalías.

Ponente: Pablo Estévez González

Bio: Pablo Estévez González es Ingeniero de Telecomunicaciones y trabaja como Site Reliability Engineer (SRE) en Novatec. Es responsable del desarrollo y mantenimiento de sistemas de software fiables, escalables y seguros. También tiene curiosidad por la inteligencia artificial y sus aplicaciones en diferentes dominios, como la ciberseguridad y la infraestructura.

8:25pm - Networking (patrocinado por Novatec)

¿Te gustaría hablar en este meetup o en uno futuro? Envíanos tu propuesta a través de nuestras redes sociales.

Agradecimientos

3er MeetUp de PyData Granada (solo presencial)
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