Cuando las impresoras empezaron a popularizarse en los hogares en los años 80, el gobierno de Estados Unidos empezó a preocuparse de que pudieran empezar a imprimirse falsificaciones de dinero y otro tipo de documentos. Por ello, se desarrolló un sistema que estuvo oculto durante 20 años, y todavía sigue presente en la mayoría de impresoras.

Sabemos que en ocasiones, nuestros modelos basados en algoritmos de Machine Learning, fallan, no ofrecen los resultados esperados. ¿Cuál es el motivo? Motivos, puede haber muchos, pero vamos a centrarnos en los tres principales. Sobre dos de ellos ya hemos hablado en otras ocasiones en nuestro blog.

Se equivocan los que piensan que los robots solo pueden eliminar puestos de trabajo que exigen una baja cualificación, como las tareas de los operarios en las cadenas de montaje. Los robots periodistas también han llegado a nuestro tiempo.

En la sociedad hipertecnológica actual, uno de los conceptos que está más en auge es la llamada inteligencia artificial (IA). Este concepto está “de moda” pero es bastante confuso y, para la mayoría de la gente, no es muy fácil separar lo que es ciencia ficción y lo que es realidad. En este artículo se explica de forma bastante divulgativa.

Google, en colaboración con la Universidad de Waterloo, X y Volkswagen, anuncian el lanzamiento de TensorFlow Quantum (TFQ), una librería de código abierto para la creación rápida de prototipos de modelos de ML cuánticos. TFQ proporciona las herramientas necesarias para reunir a las comunidades de investigación de computación cuántica y aprendizaje automático para controlar y modelar sistemas cuánticos naturales o artificiales; p.ej. procesadores Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) con ~ 50 - 100 qubits.

Aprenderémos a asignar más etiquetas a las imágenes con un clasificador profesional. Crearemos un clasificador de imágenes y podremos participar en los concursos de kaggle. Si te gusta la inteligencia artificial y ciencia de datos, este post es para ti.

La empresa Hired publica su informe 2020 sobre el estado actual del mundo de los ingenieros de software [...] Los salarios de los desarrolladores siguen subiendo, la demanda en el área de la realidad virtual y realidad aumentada ha subido 1400%, casi el 50% de los desarrolladores creen que el machine learning es el campo más interesante de la actualidad, y los títulos universitarios cada vez importan menos [...] En Hired destacan que los puestos en frontend y backend siguen aumentando a pesar de la explosión de otras tendencias emergentes.

¿Quieres crear tu propio arte único? ¿Te gustaría combinar tus fotos con el estilo de una obra de Picasso? En este artículo vamos a recrear una transferencia de estilo desde cero usando python

Igual que hay muchos editores de código y cada programador tiene uno favorito, en materia de Inteligencia Artificial abundan los códigos, los algoritmos y las librerías con diferentes usos y propósitos. Unos pueden gustar más por sus posibilidades. Otro por los problemas que resuelven. Y los hay que apuestan todo al rojo de cara a futuro. Hemos preguntado a varios expertos en Inteligencia Artificial sobre cuáles son esos componentes técnicos que más les gusta de esta tecnología y cuál es la aplicación futura en la que tienen más esperanzas.

"No podemos limitarnos a construir nuevas tecnologías prometedoras y dejar que las fuerzas del mercado sean las que determinen cómo se usan”, asegura Sundar Pichai, el CEO de Google en un artículo en el 'Financial Times'.

Hace aproximadamente 2 meses, un colega y fanático de Petey Vid nos mencionó que podían localizar un video que crearon en la escuela secundaria (hace bastante tiempo) en Internet Archive (Wayback Machine). Utilizando algunos medios creativos, pudimos catalogar todas las ID de videos de YouTube en el Archivo de Internet (aproximadamente 180 millones) y luego descubrir cuáles ya no existían en YouTube. Nuestras cifras indican (de este conjunto) que se eliminaron o eliminaron aproximadamente 25 millones de videos de YouTube entre 2013 y 2018.

Moises es una página web que nos permite diseccionar las canciones de una manera gratuita, separando las partes vocales e instrumentos con un par de clicks. Lo único que tendrás que hacer es proporcionarle el archivo de audio y dejar que esta herramienta haga su magia. Link a la herramienta: moises.ai

La Wayback Machine de Archive.org es uno de esos recursos que deberían ser considerados Patrimonio de la Humanidad de Internet, como poco. Sus arañas leen la World Wide Web de forma periódica archivando todo lo que encuentran para la posteridad. Casi todo lo que ha sido o estado en Internet –ya van unos 386.000 millones de páginas archivadas– se encuentra en algún lugar de su interior, y no dejan de añadir petabytes. Es útil para encontrar páginas perdidas en el tiempo, que ya han desaparecido y más útil les resultará todavía a los arqueólogos

Explicación del funcionamiento de la AI, sus distintas aplicaciones y las ventajas competitivas que aporta a las empresas.

La tecnología ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años y nos ha proporcionado tantas herramientas como el Machine Learning.

Un artículo publicado en ScienceDirect y que hemos conocido a través de la Universidad de Surrey asegura que, a través de una red neuronal, se ha sido capaz de detectar anomalías relacionadas insuficiencia cardíaca congestiva con tan solo un latido del corazón (medido por ECG), y con un 100% de precisión. Que una red neuronal detecte problemas cardiacos con tan solo un latido supone todo un hito, y tal como explican desde la universidad, se traduce en una mejora drástica de los métodos de detección de este tipo de enfermedades.

Colección de cursos y recursos para aprender Machine Learning. Separados por nivel y por duración. La mayoría están en inglés.

Un equipo de matemáticos italianos, incluido un neurocientifico del centro CCU, en Lisboa, muestran que la vision artificial de las maquinas pueden aprender a reconocer imagenes complejas mas rapidamente usando una teoria matematica desarrollada hace 25 anos por uno de los co-autores del estudio. Los resultados han sido publicados en el journal Natural Machine Intelligence.

No, este no es otro aburrido artículo lleno de tecnicismos y vaguedades. Aquí explico de qué va eso del machine learning de modo que, cuando termines de leerlo, seas capaz de explicarle a tu abuela cómo estamos enseñando a los coches a conducir solos. Bueno, igual no, pero andará cerca la cosa.

En la conferencia “TensorFlow Dev Summit 2019” de esta semana, Google ha anunciado una importante actualización del framework, la versión TensorFlow 2.0 Alpha. TensorFlow 2.0 se centra en la simplicidad y facilidad de uso, con actualizaciones como la ejecución rápida, APIs intuitivas de nivel superior y construcción de modelos flexibles en cualquier plataforma.

De acuerdo con un estudio realizado por Google, los ordenadores son tan buenos como un médico - o incluso mejores - detectando pequeños canceres de tumor en tomografías computarizadas. Evidentemente la tecnología está todavía en desarrollo y no está lista para que la utilice todo el mundo, pero esta noticia si que nos permite vislumbrar un poco cómo será el futuro el día de mañana con respecto a la informática aplicada a la medicina.Datos y datos y datos que alimentarán a sistemas de inteligencia artificial que ayudarán a médicos a discernir fu

Xinyan Deng y sus colegas de la Universidad de Purdue han desarrollado un ornitóptero que usa alas similares a las que usan los colibríes. El robot puede detectar colisiones con obstáculos o acercarse al piso debido al cambio en la corriente de los motores eléctricos que impulsan las alas. Durante el vuelo, las alas del robot oscilan a una frecuencia de 34 hercios, una frecuencia comparable al de las alas de los colibríes reales, lo que le permite quedarse volando en un punto fijo. En español: bit.ly/2VnyjGS

La Inteligencia Artificial entra de lleno en el terreno musical. Cada vez está más presente entre nosotros. A continuación podemos escuchar algunos ejemplos de obras musicales compuestas por algoritmos de IA.