Mi experiencia en Khipu 2023

Este año en la Universidad de la República, Uruguay, se desarrolló Khipu, la conferencia latinoamericana sobre IA. A lo largo de 3 días de marzo se sucedieron charlas, talleres y sesiones de pósters en un marco de excelente organización en la que asistentes provenientes principalmente de la academia latinoamericana, en intercambio con speakers de áreas de investigación del sector privado , pudieron intercambiar sobre el desarrollo e impacto de la inteligencia artificial en la región.

Postulación

Acorde a la tendencia de generar herramientas de postulación a eventos, conferencias y becas cada vez más amenas, inclusivas y accesibles, el proceso de para Khipu 2023 fue realmente sencillo. La herramienta para hacerlo fue un Google Form en el que debía desarrollarse el perfil de él/la postulante y cargarse su CV y una carta de recomendación. En el formulario se preguntaba específicamente por contribuciones de él/la postulante a su comunidad local de Machine Learning y Data Science, y contaba con apartados para cargar links y contenidos como un sitio personal, perfil de github, y actividades comunitarias.

Este evento contó con becas tanto de alojamiento como de viaje, gestionados ambos de manera ágil y muy amigable para personas de países que pueden enfrentar barreras cambiarias o impositivas para recibir ese tipo de apoyo.

Algunos highlights

Sesgos e impacto

[Panel] Ethics and Social Impacts in AI. Laura Alonso Alemany, Andrés Morales, Sasha Luccioni, Laura Ación, Paola Ricaurte

• Video del panel

[Charla] Sara Hooker, "The Myth of the Perfect Model".

• Slides muy parecidos a los utilizados en Khipu

• Ver otras charlas de la autora en su sitio

[Taller] Fundación Vía Libre + Metadocencia, "Social Impacts of Artificial Intelligence"

• Materiales (slides y colab)

• Biblioteca EDIA https://github.com/fvialibre/edia

• Paper

NLP

[Taller] Huggingface, "Building ML in an open and collaborative way with Hugging Face ecosystem"

• Colab: https://github.com/huggingface/khipu_workshop

[Taller] "Attention and Transformers"

• Colab: https://colab.research.google.com/github/khipu-ai/practicals-2023/blob/main/notebooks/attention_and_transformers.ipynb

[Póster] Mariela Rajngewerc, Laura Ación, Laura Alonso Alemany, "Analysis of fairness metrics for anonymization in electronic health records"

[Póster] "De-identification of Spanish Healthcare free text: not fully reliable but far better than nothing"

[Grupo de investigación] Natural Language Processing Group at Center for Mathematical Modeling - University of Chile. Transdisciplinary group of researchers working on the creation of a clinical text mining unit in Chile.Link con recursos