Experimentando con el uso de herramientas basadas en IA para la producción de podcast
En este trabajo, se explora la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA), con énfasis en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), el Aprendizaje Automático (AA) y el Aprendizaje Profundo (AP), en la producción y personalización de contenido para podcasts. A pesar de la proliferación de plata...
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| Otros Autores: | , |
| Formato: | Tesis |
| Idioma: | Castellano |
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| Acceso en línea: | Clic para texto completo. |
| Ver en Biblioteca de la Universidad Pontificia de Salamanca: | https://koha.upsa.es/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=947700 |
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| Sumario: | En este trabajo, se explora la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA), con énfasis en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), el Aprendizaje Automático (AA) y el Aprendizaje Profundo (AP), en la producción y personalización de contenido para podcasts. A pesar de la proliferación de plataformas y herramientas de podcasting, no todas son capaces de aprovechar al
máximo el potencial que ofrece la IA, en particular en términos de generación y adaptación de
contenido basado en las preferencias del usuario. Esta investigación, por tanto, aborda la experimentación que implementa estrategias de NLP, AA y AP en el procesamiento y generación de
contenido de podcast. Al ser una investigación, la experimentación estará centrada en la etapa
de generación de contenido y personalización, pero se prevé que pueda expandirse para incluir
otras investigaciones y aplicaciones de IA en el podcasting. Debido a la naturaleza abierta y
flexible de la IA, esta investigación tiene el potencial de evolucionar y adaptarse a medida que
se realizan más avances y descubrimientos en este campo. Esto podría llevar a la creación de
herramientas de podcasting aún más sofisticadas y personalizadas en el futuro, que no sólo
mejoren la experiencia de los creadores de contenido, sino que también hagan que los podcasts sean más accesibles y atractivos para una amplia gama de oyentes. |
|---|---|
| Descripción Física: | 1 recurso en línea (50 páginas) : ilustraciones |
| Formato: | Forma de acceso: World Wide Web. Requiere: Lector Adobe Acrobat. |
