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Optimización Contable con INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Transformando la Contabilidad con Machine Learning y Modelos LLM
16 Hs.
15 de Agosto de 2024

Este taller se centra en cómo los avances en inteligencia artificial, específicamente el Machine Learning y los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), están revolucionando el campo de la contabilidad. Los participantes aprenderán cómo estas tecnologías pueden ser aplicadas para mejorar la precisión, eficiencia y análisis en sus prácticas contables. 

OBJETIVOS:

1. Introducción a Machine Learning en Contabilidad: Entender cómo el Machine Learning puede automatizar tareas repetitivas, como la clasificación de transacciones y la detección de anomalías en grandes volúmenes de datos contables. 

2. Aplicaciones de Modelos LLM en Contabilidad: Explorar cómo los modelos LLM pueden ser utilizados para la generación automática de informes financieros, la respuesta a consultas contables complejas y la mejora de la comunicación con clientes. 

3. Herramientas y Tecnologías: - Revisión de herramientas y plataformas que integran Machine Learning y LLM en la contabilidad. - Demostraciones de software y aplicaciones prácticas. 

4. Desafíos y Consideraciones Éticas: - Discutir los desafíos en la implementación de estas tecnologías en la contabilidad, incluyendo la privacidad de los datos y la precisión de los modelos. - Estrategias para abordar y mitigar posibles sesgos y errores en los modelos. 

5. Taller Práctico: 

- Ejercicios prácticos donde los participantes podrán aplicar Machine Learning y modelos LLM a casos contables simulados. 

- Desarrollo de un proyecto pequeño en equipo, que demuestre la aplicación de las tecnologías aprendidas en un escenario contable específico. 

 

EXPOSITOR: Tania Damiani

ÁREAS TEMÁTICAS DE INTERÉS: Informática

LUGAR: Virtual

FECHA: 15 de agosto

HORARIO: 16:00 a 17:30 Hs.

              

Cupos limitados 

 

Se asignan 2 puntos del Sistema Federal de Actualización Profesional.

 

COSTO: Gratuito

 

MATRICULADOS HABILITADOS

INSCRIPCIONES:

Las inscripciones se encuentran abiertas en formato web: haciendo click en la siguiente dirección: https://bit.ly/4f77XhL

       

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