La directora general de Google en España y Portugal, Fuencisla Clemares, destaca el impacto que pueden tener tecnologías como los asistentes virtuales o el 'machine learning' en el sector del gran consumo, tanto a la hora de gestionar el negocio como de optimizar la relación con los clientes. "¿Estáis cansados de oír hablar de transformación digital? Pues tengo una mala noticia porque vamos a seguir hablando de transformación digital durante mucho tiempo.

Las empresas que fabrican productos físicos de hoy en día están produciendo una variedad más amplia y un mayor volumen de datos que nunca en su historia. Pero estos datos no se están utilizando correctamente. El Big Data y el Machine Learning están perfilando una nueva era en la ingeniería.

Lejos de una visión apocalíptica donde los robots dominarán el mundo, la Inteligencia Artificial (IA) convive con el ser humano de forma más pacífica. La tecnología proyectada en Terminator difícilmente será una realidad.

infinitamente hasta ver detalles imperceptibles al principio solamente es un truco de CSI. Let's Enhance es un proyecto que nace para demostrarnos que, gracias a las redes neuronales, aumentar y mejorar imágenes pequeñas comienza a ser posible. Y lo mejor de todo es que podemos usar el servicio, probarlo con nuestras fotografías y comprobarlo con nuestros propios ojos.

En esta guía para principiantes se explican los conceptos más básicos y más fundamentales de la IA. ¿Qué es el Machine Learning? ¿Cómo funciona el Deep Learning? ¿Cómo se construye una red neuronal?

Es evidente que el ser humano necesita y tiene miedo de la IA y la robótica. Entonces ¿qué podemos hacer para no sucumbir ante esta nueva evolución? De nuevo, es posible que la Ciencia Ficción nos esté ofreciendo una pista, pero además puede llegar de los clásicos de todos los tiempos: Star Wars o La Guerra de las Galaxias.

Son 'guapas', son listas y, también, son multifunción. Hablamos de las inteligencias artificiales, de los sistemas, dispositivos y algoritmos que parecen sacados del mismísimo Black Mirror y que en Blade runner cumplirían una función social. En eldiario.es hemos hablado este año de sistemas que lo mismo escribían noticias que pintaban cuadros de forma autónoma. También de los que se aventuraban a anticipar el final de una relación e incluso del Gran Hermano chino.

Recopilacion de los logros obtenidos por el aprendizaje profundo (deep learning) durante el ultimo año.

Si cumple su promesa, el aprendizaje automático cuántico podría transformar la inteligencia artificial. O tal vez sea la inteligencia artificial la que revolucione los ordenadores cuánticos. Sea como sea, ambos campos no dejan de avanzar

Esta creación artificial utiliza una refinada arquitectura de redes neuronales para lograr una voz más humana en la conversión texto-a-voz (TTS). forma parte de un trabajo publicado en ArXiv bajo el enrevesado título de Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions.

General Electric está creando un sistema basado en Inteligencia Artificial, que sea capaz de predecir la aparición de fallos durante la impresión 3D en metal, alterando los parámetros de impresión en tiempo real.

Llevamos un par de años oyendo en todos sitios que la Inteligencia Artificial va a cambiar el mundo. Quizás sea verdad, quizás no. Mientras tanto, muchas empresas aprovechan el desconocimiento de la gente para vender productos que prometen tener Inteligencia Artificial. ¿Nos están engañando?

El impacto que está teniendo la Inteligencia Artificial sobre nuestras vidas es enorme e innegable, incluso a nivel de profesiones. Únicamente podemos especular el modo en que acabará afectándonos. La inteligencia artificial puede hacer mucho bien por la humanidad pero mal usada podría tener consecuencias nefastas, tal y como apuntan opiniones de científicos y empresarios muy reputados como son Stephen Hawking o el propio Elon Musk),

Aprende a codificar en R y Python :)

E-learning es un proceso de enseñanza-aprendizaje en el que el alumno pasa a ser el centro de la formación, al tener que autogestionar su aprendizaje, con ayuda de tutores y compañeros. ¿Podría servir el E-learning para personas con discapacidades?

Está claro que la IA juega un papel muy importante y creciente en la industria de los servicios financieros. ¿Va a entrar igual en el sector de la asesoría y la consultoría corporativa?

La noche que Ian Goodfellow intentaba ayudar a unos amigos con un problema, no sabía que estaba a punto de hacer uno de los mayores avances de la historia de la inteligencia artificial: las redes generativas antagónicas.

Los creadores de esta gran base de datos la han hecho pública para retar a los expertos de visión artificial para que mejoren las tecnologías de asistencia.

La ceremonia de entrega de los Oscars, recién concluida hace unos instantes, me ha dejado un sabor de boca muy interesante: los galardones han ido cayendo, uno detrás de otro, siguiendo las predicciones publicadas anteriormente por los algoritmos que, el pasado 1 de marzo, publicó BigML, la compañía de machine learning en la que soy asesor estratégico. Y cuando digo “uno detrás de otro”, realmente me refiero a eso: un pleno. Absoluto.

La aplicación ciega de las nuevas técnicas de inteligencia artificial puede llevar a una amplificación de los sesgos culturales preexistentes en el corpus de datos usados para "entrenar" los algoritmos. De hecho, es algo que ya ha sucedido, incluso usando como fuente artículos periodísticos escritos por periodistas profesionales. En este artículo se explica una de las aproximaciones más punteras para revertir ese sesgo.

En lugar de ralentizarse a medida que envejecen, el aprendizaje profundo podría lograr que los ordenadores vayan mejorando sus funciones automáticamente.

Se sirve del aprendizaje automático para reconocer y recoger diferentes tipos de objetos. El robot usa un software llamado Dex-Net para determinar cómo recoger objetos con una eficiencia increíble; incluso aquellos con un aspecto extraño. Este nuevo robot ha sido construido por el profesor de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) Ken Goldberg y por Jeff Mahler, uno de sus estudiantes graduados.

Ingeniero de Telecomunicación y doctor en Ingeniería de Telecomunicación especializado en procesamiento de señal y machine learning por la Universidad Carlos III de Madrid, Felipe Alonso Atienza ha desarrollado gran parte de su carrera profesional como profesor en la Universidad Rey Juan Carlos realizando tareas docentes e investigadoras. En el ámbito investigador, ha dirigido varios proyectos competitivos y publicado más de 15 artículos internacionales relacionados con la aplicación del machine learning a la salud.

Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.