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Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y aprendizaje automático para datos no estructurados

Ciencias Sociales Seminario 18,19, 20, 21 de junio de 2024 Madrid

Organizado por:

Fundación Ramón Areces e IESE Business School

  • Descripción
  • Programa

      

Seminario

Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y aprendizaje automático para datos no estructurados

Fechas18 al 21 de junio de 2024.
SedesIESE Business School, campus de Madrid, Camino del Cerro del Águila 3, 28023, Madrid (18,19, 20 de junio) y Fundación Ramón Areces, Vitruvio 5, 28006, Madrid (21 de junio
Idioma: Inglés.
CosteEl seminario (incluidos los almuerzos y la Cena de Gala) es gratuito. Los asistentes deberán cubrir sus gastos de viaje y alojamiento.
Participantes: Las plazas están limitadas a 70 participantes.

Descripción

Los recientes avances en Inteligencia Artificial han llevado a la introducción de avanzados modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs por sus siglas en inglés, Large Language Models), como el Chat GPT-4 de OpenAI y el Bard de Google. Estas nuevas herramientas de aprendizaje automático prometen revolucionar la forma en que millones de personas trabajan. Para los investigadores, estos modelos ofrecen la oportunidad de abordar preguntas desafiantes que requieren el uso de datos no estructurados, como texto e imágenes. El seminario de Large Language Models y Machine Learning para Datos no Estructurados, organizado por la Fundación Ramón Areces y el IESE, tiene como objetivo introducir métodos para el análisis de datos no estructurados a una audiencia de académicos e investigadores en los campos de finanzas, economía y contabilidad.

Resumen de la estructura y los objetivos del curso:

  • El curso comenzará con una visión general de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs): discutiremos la estructura, las elecciones de diseño y el ajuste de estos modelos.
  • A continuación los métodos de aprendizaje automático para datos no textuales no estructurados, como imágenes y datos de audio.
  • Finalmente, nos centraremos en cómo los modelos de aprendizaje automático para datos no estructurados pueden aprovecharse para obtener información sobre parámetros econométricos de interés. Revisaremos los avances teóricos en inferencia causal, complementados con un repaso de sus aplicaciones prácticas.
  • La codificación se realizará en Python. No se requiere conocimiento previo de Python, y proporcionaremos materiales adicionales y de apoyo en clase sobre programación para los participantes.
  • Finalmente, discutiremos cómo se emplean estos métodos en la investigación empírica en economía, contabilidad y finanzas.

El seminario forma parte del Centro de Finanzas Internacionales (CIF) de IESE, que aboga por un enfoque multidisciplinario para generar y difundir conocimiento, y promueve las mejores prácticas en instituciones financieras y mercados de capitales.

Profesores Stephen Hansen. Professor of Economics, University College London.

Asistente de enseñanza: Yabra Muvdi. Phd student at ETH Zürich´s Law, Economics, and Data Science Group. 

Directores académicosPietro Bonetti y Stefano Sacchetto. IESE Business School. 

  • Destacados expertos de la industria

 

Información del seminario

Este seminario está dirigido a académicos e investigadores en los campos de finanzas, economía y contabilidad. Si desea participar en este seminario, debe preinscribirse a través del enlace que tiene más abajo antes del 15 de marzo de 2024, adjuntando los siguientes documentos:

  • Currículum Vítae (en inglés).
  • Carta de declaración de interés, en inglés, sobre por qué deseas asistir al programa (máximo 400 palabras).

Las plazas están limitadas a 70 participantes para el programa de 4 días. Los candidatos serán seleccionados por mérito por un Comité de Selección compuesto por representantes de IESE y la Fundación Ramón Areces. Los candidatos admitidos recibirán la notificación de aceptación el 29 de marzo de 2024.

Para cualquier duda sobre el programa o el proceso de inscripción, contáctanos en cif@iese.edu.

 

 

 

De martes a viernes,  18-21 de junio

 

 

IESE Business School, campus de Madrid, Camino del Cerro del Águila 3, 28023 Madrid (18,19,20 de junio)

Fundación Ramón Areces, Vitruvio 5, 28006 Madrid (21 de junio)

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