Podcasts about redes neuronales

Un tipo de redes neuronales artificiales muestra características prometedoras. Extracto del Ep476

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Cara A: -Anuncio: “La naturaleza del espacio-tiempo”, en Santiago, con Gastón y Jose Alberto (6:36) -El acertijo cosmológico sobre el cielo del Reggae (10:36) -Patrocinio: Babbel, la escuela de idiomas en tu móvil (código COFFEEBREAK en la oferta de 3 meses + 3 meses gratis) (29:06) -Loeb pone cotas a los objetos interestelares relativistas a partir de las observaciones de gravitondas (32:26) -La posible (o no) colisión entre la Vía Láctea y la gran galaxia de Andrómeda (44:26) Este episodio continúa en la Cara B. Contertulios: Sara Robisco, José Edelstein, Francis Villatoro, Héctor Socas. Imagen de portada realizada con Midjourney. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace... y a veces ni eso

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Cara B: -El altar de Stonehenge es de procedencia escocesa (07:38) -El gran impacto de Ganimedes (50:28) -KAN, un nuevo tipo de red neuronal artificial (1:14:21) -Experimentos con anti-hiper-átomos y la asimetría (no detectada) entre materia y antimateria (1:44:43) Este episodio es continuación de la Cara A. Contertulios: María Ribes, Gastón Giribet, Sara Robisco, José Edelstein, Francis Villatoro, Héctor Socas. Imagen de portada realizada con Midjourney. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace... y a veces ni eso

Este audio es un extracto del episodio 473. No dejes de escuchar el episodio entero, con más contenidos interesantes

El alcohol es la droga psicoactiva más extendida. En nuestro país, nueve de cada diez españoles con edades comprendidas entre los 15 y los 64 años, ha tomado alcohol alguna vez en su vida. Según la encuesta “Edades” del año 2022 elaborada por el Ministerio de Sanidad, el consumo de alcohol es algo cultural en España y muchas personas no son conscientes del daño que puede hacer a la salud el consumo continuado de bebidas alcohólicas.Esta semana hablamos de alcohol y salud con Elena Presencio, directora general de la asociación Proyecto Hombre; Santiago Canals, responsable del Grupo de Plasticidad de las Redes Neuronales del Instituto de Neurociencias de Alicante; Y Ariel, miembro de la asociación Alcohólicos Anónimos.Escuchar audio

Esta semana exploramos las posibilidades de una nueva tecnología que podría cambiar el escenario de la redes neuronales tal y como las conocemos, gracias a esta nueva tecnología podremos usar redes neuronales en pequeños dispositivos y mucho mas... Noticias: Google se enfrenta a críticas por "AI Overviews" Canva lanza nuevas características de IA para su plataforma de diseño La Inteligencia Artificial muestra habilidades para elegir acciones según un estudio xAI recauda fondos récord en una ronda de financiación para competir con OpenAI OpenAI se asocia con Vox Media y The Atlantic para mejorar sus productos de IA para noticias Implante cerebral con IA permite a un paciente multilingüe comunicarse después de un derrame cerebral El Simulador presenta "Netflix de la IA", plataforma para generar y ver series de TV generadas por IA. Siri 2.0 permitirá el control de aplicaciones con comandos de voz impulsados por IA. Herramientas: Opinion Stage AI Crear un formulario, encuesta, sondeo o cuestionario con IA(LINK) Flowise Una herramienta visual de interfaz de usuario de código abierto para crear aplicaciones LLM(LINK) Octoverse Cree agentes de IA precisos y asequibles en su aplicación(LINK) Arc Search Call Arc Navegador móvil con IA que ahora puede llamar y escuchar respuestas(LINK) Scenario Activos de juego de IA únicos y coherentes con el estilo(LINK) Mindtrip Recomendaciones de viaje prácticas y personalizadas(LINK) Nomic Atalas Estructure los datos no estructurados, haga que la IA esté disponible en cualquier lugar(LINK) Forloop Raspado web sin código y automatización de datos(LINK) Merlin AI Extensión de IA 26 en 1 para escribir, resumir y codificar(LINK) Glato Cree anuncios de vídeo de productos de alta calidad en cuestión de minutos(LINK) AI Jukebox Generación de texto a música en el navegador(LINK) Google Art Remix Remezcle obras de arte con IA(LINK) Canva Magic Studio Potencia creativa para equipos(LINK) IKI AI Interfaz de conocimiento inteligente para recuperar información sin problemas(LINK) Eververse Construya su hoja de ruta de productos utilizando IA(LINK) Prompt Optimizer Automatice la ingeniería de avisos con optimización de auto-mejora(LINK) AI Menti Builder Cree sondeos, encuestas y cuestionarios interactivos con IA(LINK) BENlabs Aproveche los conocimientos de la audiencia, las herramientas de contenido y la colocación en los medios de comunicación impulsados por la IA para maximizar los presupuestos de marketing e impulsar la acción de los consumidores.(LINK) Afforai Buscar, resumir y traducir conocimientos de cientos de documentos(LINK) Jector Cree impresionantes fotos de productos con facilidad(LINK) DiffusionHub Nube privada para difusión estable(LINK) Neural Consult Herramienta de educación sanitaria basada en IA para la formación de profesionales médicos(LINK) Metaview Notas automáticas basadas en IA para entrevistas(LINK) TimeOS Página de "nueva pestaña" con IA para reuniones y tareas eficientes(LINK) ChainClarity Libros blancos de criptografía explicados con IA(LINK) Reforge Extensión que ayuda a los usuarios a mejorar su trabajo con las herramientas existentes(LINK) Lawformer Convierta documentos jurídicos complejos en bibliotecas impulsadas por IA(LINK) FlowTunes Música infinita generada por IA para concentrarse en el trabajo(LINK) zero1cine Colección gratuita de las mejores películas sobre inteligencia artificial(LINK) Seal Leaderboard Nueva tabla de clasificación de métricas de evaluación de Scale AI para modelos de IA(LINK) Exactly.ai Entrene una IA personal en su obra de arte y mantenga la propiedad(LINK) Cursor El editor de código AI-first para una colaboración eficiente(LINK) Layerpath Cree demostraciones interactivas de productos en cuestión de minutos(LINK) OH, a potato Aplicación iOS para planificar comidas sin desperdiciar nada(LINK) Apúntate a la academia Canal de telegram  y  Canal de Youtube Pregunta por Whatsapp +34 620 240 234 Déjame un mensaje de voz

En este episodio de Hambre de Éxito te comparto que son los algoritmos, sus aplicaciones prácticas, redes neuronales, Deep Learning y Machine Learning

¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Qué es el Machine Learning? ¿Qué son las redes neuronales? ¿Cómo se entrena un modelo? ¿Cuándo aparece la IA en la historia? Hoy vas a aprender de una vez por todas qué es todo esto para que después de escuchar el episodio tengas una idea global de cómo funcionan los sistemas detrás de las herramientas que usamos en nuestro día a día como ChatGPT. Si eres fan de la tecnología y la innovación, este es tu podcast. ¡Suscríbete y no te pierdas ningún episodio! Encuéntranos en:

El alcohol es la droga psicoactiva más extendida. En nuestro país, nueve de cada diez españoles con edades comprendidas entre los 15 y los 64 años ha tomado alcohol alguna vez en su vida. Según la encuesta Edades del año 2022 elaborada por el Ministerio de Sanidad, el consumo de alcohol es algo cultural en España y muchas personas no son conscientes del daño que puede hacer a la salud el consumo continuado de bebidas alcohólicas.Esta semana hablamos de alcohol y salud con Elena Presencio, directora general de la asociación Proyecto Hombre; Santiago Canals, responsable del Grupo de Plasticidad de las Redes Neuronales del Instituto de Neurociencias de Alicante, y Ariel, miembro de la asociación Alcohólicos Anónimos.Escuchar audio

El problema no es el cuchillo, sino como y quién lo usa. No todo podía ser hermoso y cándido con la inteligencia artificial, las redes neuronales y todo el cuento, y por supuesto, siempre hay alguien que lucra y hace mal uso de estas tecnologías. Me pueden contactar en: https://ernestoacosta.me/contacto.html Todos los medios donde publico contenido los encuentras en: https://ernestoacosta.me/

Para hablar de ello nos acompañó Dr. Juan Carlos Méndez, Especialista en Medicina AntienvejecimientoLa idea es crear hábitos para mantener y reconectar tu #cerebro.El Cerebro está formado por Neuronas y estas a su vez forman Redes Neuronales, las cuales permiten la interconexión de las funciones motoras, sensitivas, autonómicas, mentales y emocionales.En la medida que el Envejecimiento avanza se producen enfermedad Neuro degenerativas, tales como el Alzheimer, Párkinson, Demencia senil... además de los accidentes y traumatismos.Por esta razón Medicina Antienvejecimiento aplica las # Telomeros Anti-vejez basados en:- AlimentacionAntivejez: basado en el grupo sanguíneo.- Actividad Anti-vejez: Neurobics- Nutracéuticos Antivejez: CeraQ, Fosfatodilcoline, serine e inositol...- Quelacio Anti-vejez: remueven las placas de calcio, amiloides y toxinas cerebrales.- Exosomas Antivejez: Nebulización vía nasal- Oxigenacion Hiperbárica Antivejez: oxígeno molecular que impregna el tejido cerebral.

El alcohol es la droga psicoactiva más extendida. En nuestro país, nueve de cada diez españoles con edades comprendidas entre los 15 y los 64 años, ha tomado alcohol alguna vez en su vida. Según la encuesta “Edades” del año 2022 elaborada por el Ministerio de Sanidad, el consumo de alcohol es algo cultural en España y muchas personas no son conscientes del daño que puede hacer a la salud el consumo continuado de bebidas alcohólicas. Esta semana hablamos de alcohol y salud con Elena Presencio, directora general de la asociación Proyecto Hombre; Santiago Canals, responsable del Grupo de Plasticidad de las Redes Neuronales del Instituto de Neurociencias de Alicante; Y Ariel, miembro de la asociación Alcohólicos Anónimos. Escuchar audio

Lara Lloret es doctora en Fisica y Científica Titular del CSIC  en el Instituto de Física de Cantabria. Tras realizar su doctorado en física de partículas, se especializó en Inteligencia Artificial, área en el cual realiza actualmente trabajos de investigación. Lara Lloret ha publicado recientemente un libro de divulgación titulado “Inteligencia artificial y Medicina”. En este episodio nos explica las bases de la inteligencia artificial y cuales son sus aplicaciones presentes y futuras en Medicina. 1:00 Mis inicios. Física en Oviedo. Doctorado en el CERN. Postdoc en Lisboa.  8:30 Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje automático (machine learning) 16:30: ¿Como aprenden las máquinas? Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo 25:00 Qué son las Redes Neuronales y el Aprendizaje Profundo (deep learning) 34:00 Aplicaciones IA en Medicina. Radiodiagnóstico. Melanoma. Retinopatía diabética 40:00 Obstáculos para incorporar la IA en Medicina.  53:00 Relación de los científicos en IA con los médicos. 1:01:30 Computación cuántica 1:05:30 Mi momento EUREKA: el descubrimiento del bosón de Higgs 1:12:30 Mis aficiones: Aprender Idiomas (gramática, lingüística); Pintar; Correr 1:17:00: Libros recomendados Tierra de hombres: Antoine de Saint-Exupéry  La conquista del lenguaje: Xurxo Mariño 1:20:00 País a visitar: Rusia (sobre todo Moscú) Conclusiones Enlaces interesantes:  https://www.youtube.com/@AprendiendoDelExperto https://www.linkedin.com/in/lara-lloret-iglesias-7a5b7a5/?originalSubdomain=es https://www.catarata.org/autor/lara-lloret-iglesias/  https://www.amazon.es/Inteligencia-artificial-medicina-145-SABEMOS/dp/8413527252

Explora las complejidades de las redes neuronales artificiales (ANN). En este episodio, desglosa los fundamentos de estas redes, inspiradas en el cerebro humano, y aprende cómo funcionan para aprender patrones a partir de datos de entrada. Además, analiza cómo se entrenan estas redes mediante algoritmos de aprendizaje supervisado y la retropropagación. Descubre de una vez por todas qué tienen que ver las ANN y el Deep Learning y cómo han sido utilizadas en proyectos sorprendentes, como convertir bocetos en obras de arte fotorrealistas. Si esta es tu primera vez en este podcast, te sugerimos empezar escuchando los episodios “Conceptos clave de IA explicados” y “Guía completa de Machine Learning” de este mismo podcast para que no te pierdas en ningún concepto. Aprende más de inteligencia artificial en www.platzi.com/ia-podcast. --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/platzi-podcast/message

Descubre detalles complejos del Aprendizaje Automático, las Redes Neuronales y la Visión por Computadora. Aprende cómo estas tecnologías están revolucionando el comercio electrónico, los asistentes virtuales, la detección de fraudes y los vehículos autónomos. A medida que desentrañamos las complejidades, también planteamos desafíos éticos y exploramos cómo la IA no solo simplifica tareas, sino que redefine cómo interactuamos con el mundo digital. Suscríbete a Platzi Podcast y no te pierdas ningún episodio. --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/platzi-podcast/message

El alcohol es la droga psicoactiva más extendida. En nuestro país, nueve de cada diez españoles con edades comprendidas entre los 15 y los 64 años, ha tomado alcohol alguna vez en su vida. Según la encuesta “Edades” del año 2022 elaborada por el Ministerio de Sanidad, el consumo de alcohol es algo cultural en España y muchas personas no son conscientes del daño que puede hacer a la salud el consumo continuado de bebidas alcohólicas. Esta semana hablamos de alcohol y salud con Elena Presencio, directora general de la asociación Proyecto Hombre; Santiago Canals, responsable del Grupo de Plasticidad de las Redes Neuronales del Instituto de Neurociencias de Alicante; Y Ariel, miembro de la asociación Alcohólicos Anónimos. Escuchar audio

En junio y julio del 2023, estamos transmitiendo una vez más algunos de nuestros episodios más escuchados durante la segunda temporada. Reanudaremos con nuestra tercera temporada en agosto del 2023. Muchas gracias a todos nuestros oyentes por su apoyo y por compartir nuestros episodios de "Pediatras en Línea".   “Ya tenemos algunos de nuestros pequeños que son como nuestros hijos Dyorú. Los hemos podido acompañar en su crecimiento desde la alimentación del embarazo de la mamá, la lactancia.  Es muy gratificante”.  Dra. Monserrat Díaz Zafe      En este episodio tenemos una experta en nutrición con toda la extensión de la palabra. Hablaremos sobre la neuronutrición, nutrientes que construyen redes neuronales y promueven el desarrollo cognitivo.  En síntesis, ¿cómo impacta la nutrición en la inteligencia de los niños?    Nuestra invitada es la Dra. Díaz Zafe, médico cirujano por la Universidad Autónoma de México, especialista en pediatría por el Hospital General de México. Además, cuenta con un post grado en nutrición celular y molecular por el Instituto Mexicano de Salud, post grado en nutrición pediátrica por la Universidad de Boston, post grado en nutrición infantil por la Academia Española de nutrición y dietética, y post grado en selectividad y rechazo alimentario por la Universidad de Viña del Mar de Chile.    La Dra. Díaz Zafe directora y fundadora de Dyorú, servicios en línea y presenciales dirigidos a acompañar a los padres de familia durante los primeros 1,000 días de vida.      IG: @diazzafe IG: @dyorumx    ¿Tienes algún comentario sobre este episodio o sugerencias de temas para un futuro podcast? Escríbenos a pediatrasenlinea@childrenscolorado.org.   

¿Sabes qué es una RED NEURONAL?La relación de la tecnología con el desarrollo cerebral y la neuroplasticidad es desarrollada por Marta Ferrero, Neuróloga. Además contamos los avances y aplicaciones de la Realidad Aumentada. Dirige: Carlos Lillo clickciber.com

¿Sabes qué es una RED NEURONAL?La relación de la tecnología con el desarrollo cerebral y la neuroplasticidad es desarrollada por Marta Ferrero, Neuróloga. Además contamos los avances y aplicaciones de la Realidad Aumentada. Dirige: Carlos Lillo clickciber.com --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/clickcibernews/message

Los sistemas actuales de Inteligencia Artificial son impresionantes, aunque su diseño es mucho más simple que nuestro cerebro. Un nuevo trabajo teórico revela como se pueden desarrollar nuevos sistemas con un nivel de complejidad comparable al del cerebro humano. Las posibilidades son inmensas. Gracias por sus comentarios, interacciones, apoyo económico y suscripción. Escuche y descargue gratuitamente en MP3 2023/05/08 IA y Redes Neuronales. Gracias por su apoyo a El Explicador en: Patreon, https://www.patreon.com/elexplicador_enriqueganem PayPal, elexplicadorpatrocinio@gmail.com SoundCloud, https://soundcloud.com/el-explicador Spotify, https://open.spotify.com/show/01PwWfs1wV9JrXWGQ2MrbY iTunes, https://podcasts.apple.com/mx/podcast/el-explicador-sitio-oficial/id1562019070 Amazon Music, https://music.amazon.com/podcasts/f2656899-46c8-4d0b-85ef-390aaf20f366/el-explicador-sitio-oficial YouTube, https://youtube.com/c/ElExplicadorSitioOficial Twitter @enrique_ganem Lo invitamos a suscribirse a estas redes para recibir avisos de nuestras publicaciones y visitar nuestra página http://www.elexplicador.net. En el título de nuestros trabajos aparece la fecha año/mes/día de grabación, lo que facilita su consulta cronológica, ya sabe usted que el conocimiento cambia a lo largo del tiempo. Siempre leemos sus comentarios, no tenemos tiempo para reponder a cada uno personalmente pero todos son leídos y tomados en cuenta. Este es un espacio de divulgación científica en el que nos interesa informar de forma clara y amena, que le invite a Ud. a investigar sobre los temas tratados y a que Ud. forme su propia opinión. Serán borrados todos los comentarios que promuevan la desinformación, charlatanería, odio, bullying, violencia verbal o incluyan enlaces a páginas que no sean de revistas científicas arbitradas, que sean ofensivos hacia cualquier persona o promuevan alguna tendencia política o religiosa ya sea en el comentario o en la fotografía de perfil. Aclaramos que no somos apolíticos, nos reservamos el derecho de no expresar nuestra opinión política, ya que éste es un canal cuya finalidad es la divulgación científica. ¡Gracias por su preferencia!

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Nuevas observaciones de M87* (min 1:00); Nuevos documentos sobre la historia de Rosalind Franklin y el ADN (7:00); Fuentes pulsantes ultraluminosas que violan el límite de Eddington (44:30); Gravastars (1:12:00); El curioso exoplaneta TOI-733 b (1:23:00); Anillos de Einstein para diferenciar si la materia oscura es tipo WIMP o tipo axión (1:18:00); Un protocúmulo observado con el JWST (1:40:00). Este episodio es continuación de la Parte A. Contertulios: Francis Villatoro, Sara Robisco, Gastón Giribet, Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace... y a veces ni eso! Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Controversia galáctica (min 4:00); Codificación del habla en el encéfalo humano y en redes neuronales (25:00). Este episodio continúa en la Parte B. Contertulios: Francis Villatoro, Sara Robisco, Gastón Giribet, Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace... y a veces ni eso! Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

A continuación te comparto la enseñanza de la autora Tifanny Shlain con enfoque disruptivo sobre como podemos incrementar la Productividad Personal por medio de generar Mejores Redes Neuronales cuando aplicamos el Minimalismo Digital en nuestra vida. Mira el contenido para los detalles: Forma Parte de Revolución 180: https://impactoexperto.com/diariorev180 Hazte de mi libro: https://amzn.to/3gCY1mO Mis programas: * Revolución 180: https://impactoexperto.com/diariorev180 * Libro Mentalidad con Proposito: https://amzn.to/2KmHMXa * Podcast Conocimiento Experto: https://open.spotify.com/show/65J8RTsruRXBxeQElVmU0b?si=9f444953f34246ab Mis redes: * Sígueme En Instagram en: https://www.instagram.com/salvadormingo/ * Sígueme en Facebook en: https://www.facebook.com/salvadormingooficial * Sígueme en Youtube: https://www.youtube.com/SalvadorMingoConocimientoExperto * Sígueme en Twitter en: https://twitter.com/s_mingo Enfoque Creatividad e Innovacion Mental Se Firme Salvador Mingo #MinimalismoDigital #ProductividadPersonal #RedesNeuronales

A continuación te comparto la enseñanza de la autora Tifanny Shlain con enfoque disruptivo sobre como podemos incrementar la Productividad Personal por medio de generar Mejores Redes Neuronales cuando aplicamos el Minimalismo Digital en nuestra vida. Mira el contenido para los detalles: Forma Parte de Revolución 180: https://impactoexperto.com/diariorev180 Hazte de mi libro: https://amzn.to/3gCY1mO Mis programas: * Revolución 180: https://impactoexperto.com/diariorev180 * Libro Mentalidad con Proposito: https://amzn.to/2KmHMXa * Podcast Conocimiento Experto: https://open.spotify.com/show/65J8RTsruRXBxeQElVmU0b?si=9f444953f34246ab Mis redes: * Sígueme En Instagram en: https://www.instagram.com/salvadormingo/ * Sígueme en Facebook en: https://www.facebook.com/salvadormingooficial * Sígueme en Youtube: https://www.youtube.com/SalvadorMingoConocimientoExperto * Sígueme en Twitter en: https://twitter.com/s_mingo Enfoque Creatividad e Innovacion Mental Se Firme Salvador Mingo #MinimalismoDigital #ProductividadPersonal #RedesNeuronales

Cortar lazos con energía que drenas, creas redes neuronales con cada persona, problemas, lugares y situaciones

Hola Polizones, Aquí tenéis esta increíble entrevista con Estef Estévez, @ contandoSinapsis en instagram. https://www.instagram.com/contandosinapsis Esperamos que os guste. Un abrazo Dónde encontrarnos: email: elcamarotededarwin@gmail.com Twitch: www.twitch.tv/laurafloresciencia Nuestra web: https://linktr.ee/camarotedarwin TikTok: https://www.tiktok.com/@lauraflores.ciencia Ig: https://www.instagram.com/lauraflores.ciencia/ Twitter: https://twitter.com/CamaroteDarwin Discord: https://discord.gg/7YTpqRQP

Benjamín Sánchez (@beangoben en Twitter) es investigador científico en Google Brain y organizador de la Reunión Internacional de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones (RIIAA). En este episodio, Benjamín nos cuenta sobre IA, redes neuronales, datos, y más temas interesantes.

Nuevamente en Let Swift Podcast nos vestimos de gala con un super invitado: el Doctor Enrique Noriega. Enrique es Maestro en Computer Science y Doctor en Information Science, actualmente trabaja como Investigador en la Universidad de Arizona y viene hablarnos sobre el mundo de la inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural. Veremos:

“Ya tenemos algunos de nuestros pequeños que son como nuestros hijos Dyorú. Los hemos podido acompañar en su crecimiento desde la alimentación del embarazo de la mamá, la lactancia.  Es muy gratificante”.  Dra. Monserrat Díaz Zafe      En este episodio tenemos una experta en nutrición con toda la extensión de la palabra. Hablaremos sobre la neuronutrición, nutrientes que construyen redes neuronales y promueven el desarrollo cognitivo.  En síntesis, ¿cómo impacta la nutrición en la inteligencia de los niños?    Nuestra invitada es la Dra. Díaz Zafe, médico cirujano por la Universidad Autónoma de México, especialista en pediatría por el Hospital General de México. Además, cuenta con un post grado en nutrición celular y molecular por el Instituto Mexicano de Salud, post grado en nutrición pediátrica por la Universidad de Boston, post grado en nutrición infantil por la Academia Española de nutrición y dietética, y post grado en selectividad y rechazo alimentario por la Universidad de Viña del Mar de Chile.    La Dra. Díaz Zafe directora y fundadora de Dyorú, servicios en línea y presenciales dirigidos a acompañar a los padres de familia durante los primeros 1,000 días de vida.      IG: @diazzafe IG: @dyorumx    ¿Tienes algún comentario sobre este episodio o sugerencias de temas para un futuro podcast? Escríbenos a pediatrasenlinea@childrenscolorado.org.   

Las personas especiales brillan, la humanidad debe tratar de brillar, los tiempos son cortos y la vida golpea, pero hay cosas en la vida que te hacen renacer como el ave fenix...

El ascenso y caída de los sistemas expertos, y, el amanecer del aprendizaje automático junto a las redes neuronales artificiales.

De la mano de Angie Chevalier y de Anami Velasco entérate de los temas de novedad dentro de ámbitos como el arte y la sociedad a las 14:00 horas de lunes a viernes en La Conjura de los necios. En El invitado, la Dra. María del Carmen Cortés, profesora e investigadora del Instituto de Fisiología, habla de la presentación de la conferencia del Dr. Peter Shiromani: Mapeando la actividad de las redes neuronales en el sueño, la cual se realizará el próximo miércoles 25 de mayo.

Como situaciones economicas nos pueden ocacionar problemas emosionales y hoy en este episodio hablaremos de como la mente nos controla y nos puede hacer perder la cabeza en asuntos economicos. Hoy Jaiber Perez nos biene a explicar como podemos mejorar estos problemas emosionales llevando a la mente a un estado emosional mas traquilo para hacer mejores decisiones con el dinero. Quien es Jaiber Perez? Es un Reconocido ascesor financiero, experto en riesgo cambiario y mercados de capital. Conferencista Internacional en Redes Neuronales, Inteligencia emosional,patrones mentales, arquetipos financieros e inteligencia financiera entre otros. Montajes de Teatro como la magia del dinero y Jaiber me hizo Rico. Redes Sociales https://www.facebook.com/P%C3%A1gina-Jaiber-P%C3%A9rez-207994793112027 https://www.instagram.com/jaiberperezv/ http://www.clubdedivisas.com gerencia@clubdedivisas.com Apoya a la salud Mental Gracias --- This episode is sponsored by · Anchor: The easiest way to make a podcast. https://anchor.fm/app --- Send in a voice message: https://anchor.fm/gloria-goldberg/message Support this podcast: https://anchor.fm/gloria-goldberg/support

En el episodio de hoy retomamos una antigua conversación con nuestro gran amigo Max, y nos pone al día de su trabajo en Zipline y su primera visita a la oficina de Silicon Valley. A raíz de su tesis del máster, en la que está intentando crear un nuevo concepto de red neuronal, entramos a debatir sobre de dónde provienen nuestros pensamientos y creatividad, el rol de la meditación en nuestras vidas y Max nos expone su creencia de que no vivimos con libre albedrío. Esperamos que os guste.

Vamos a explicarte lo que significa ver a tu alrededor lo que llevas en tus redes neuronales. Síguenos en nuestras redes sociales y mándanos tus comentarios a Instagram y Facebook, o en contacto@centroquantum.com.

Moisés Horta Síntesis con Redes Neuronales Moisés Horta https://moiseshorta.audio/ Instagram.com/hexorcismos hexorcismos.bandcamp.com twitter: @hexorcismos Es un artista de sonido, tecnólogo y músico electrónico autodidacta de Tijuana, México, que trabaja en los campos de la música por computadora, la inteligencia artificial y la historia y política de las tecnologías digitales emergentes. Crea un vínculo asombroso entre las tecnologías de sonido antiguas y de vanguardia canalizadas a través de una lente de teoría decolonial crítica en el contexto de la música electrónica contemporánea y las artes sonoras. Su trabajo ha sido presentado en Ars Electronica, MUTEK México, Transart Festival, MUTEK: AI Art Lab Montréal, Elektron Musik Studion, CTM Festival: Music Makers Hacklab, entre otros. Actualmente es un artista residente en Factory Berlin, donde trabaja en nuevas composiciones e instalaciones de arte sonoro utilizando el aprendizaje automático mientras realiza una maestría en estudios de sonido y artes sonoras en la Universidad de las Artes de Berlín.

De la clase del Dinero y Tú, nivel practicante, modalidad online. El flujo del dinero y la relación con el sistema de redes neuronales. Esto y más.. Accede esta clase online, más informacion al: https://wa.me/message/7SY3MYEG72MZM1 +1 (786) 281 04 65, conoce más en el libro Neuroakashico® el gran observador, visitando nuestra página www.neuroakashic.com --- Send in a voice message: https://anchor.fm/anasilvialara/message Support this podcast: https://anchor.fm/anasilvialara/support

Regresamos con otra edición de RUZZARIN BROS, esta ocasión hablamos con Carlos Gershenson de Aprendizaje automatizado y Redes Neuronales.Carlos GershensonInstagram: instagram.com/cgershenDiego RuzzarinInstagram: instagram.com/diegoruzzarinMateus Bolson RuzzarinLink Tree: https://linktr.ee/MindshopInstagram: @mindshop.ks https://www.instagram.com/mindshop.ks/Email: mindshop.cafe@gmail.comCada fin de mes Mindshop Knowledge Society abre un grupo nuevo de filosofía, para más información entrar a: https://linktr.ee/Mindshop y buscar "Inscripciones". Ahí también puedes leer el "Prospectus"MOSTRAR MENOS See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

“ La sinergia hombre – máquina está permitiendo la explosión del potencial humano. Un pequeño pedazo de arcilla se transforma de manera exponencial cuando amas lo que haces.” – LinkedIn Abelardo Cruz Osorio. Abelardo fundó DEFTEKK DEFENSE TECHNOLOGIES, es un apasionado de la tecnología e impulsor del compromiso social que a través de ella permite al transformar realidades con la sinergia Hombre-Maquina. Es Ingeniero en Telecomunicaciones, cuenta con distintos posgrados en Opto Electrónica de Alta Potencia, Arquitecturas Neuronales y pertenece a un grupo de expertos dedicado al análisis de políticas en la intersección de la seguridad nacional e internacional y las tecnologías emergentes con sede en la Universidad de Georgetown. Lidera diversos proyectos basados en A.I y Redes Neuronales, entre ellos el proyecto DARVITRON y el proyecto ARCONTE, una plataforma de ingesta de datos para predicción del crimen. Abelardo construye herramientas que hacen explotar el potencial humano. Hoy hablamos del impacto de la tecnología, la visión y la transformación de la vida gracias a la aplicación de la Inteligencia Artificial y las redes Neuronales, platicamos también sobre lo que significa la explosión del potencial humano y la sinergia hombre-maquina. Escucha el podcast en iTunes, Spotify, Stitcher, Google Podcasts, iVoox y Overcast. No te pierdas el video completo de esta entrevista en YouTube: https://youtube.com/channel/UCOUmX4NdeWtk6uAlU7er9tg Sigue a PARTUM México: Linktree: https://linktr.ee/PARTUMMexico

“Una experiencia visual una experiencia psicodélica, lo que hace en ti es que de golpe prendas conexiones neuronales que normalmente no utilizas en tu cerebro,” -Jesús Hernández @flotarioNuestros invitados al podcast de esta semana son Lucia y Jesús. En el 2016 emprendieron el proyecto Flotario y desde entonces han dedicado su tiempo y su corazón a ayudar a las personas a calmar su mente y elevar su conciencia a través de la flotación, realidad virtual y sesiones con PandoraStar. Este tipo de tecnologías han sido utilizadas desde corporaciones como Google, hasta el grupo elite de fuerzas especiales de los SEALS. Vamos a la entrevista para que escuches los beneficios de estos tipos de terapias. Síguenos en Instagram @getting2thebeyondVisítanos en www.gettingtothebeyond.com

Hoy explicamos qué son y para qué sirven las redes neuronales. https://www.washingtonpost.com/news/monkey-cage/wp/2018/09/04/hackers-used-a-fishtank-to-break-into-a-vegas-casino-were-all-in-trouble/ https://bigdatamagazine.es/el-7-de-las-pymes-espanolas-ya-apuesta-por-la-ia?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=el-7-de-las-pymes-espanolas-ya-apuesta-por-la-ia

En esta cápsula “Nuestras Psicólogas”, Ana Ceci nos habla sobre las redes neuronales y la plasticidad cerebral. ¡¡¡Gracias por escuchar y compartir!!! --- Send in a voice message: https://anchor.fm/carlos-foulkes/message

La cultura de ideación y experimentación es una de las capacidades centrales más importantes en las compañías a raíz de la pandemia. Incluir las ventajas de las nuevas tecnologías significa apostarle a las oportunidades que se abren en el mercado. Juan Sebastián Valencia, Jefe de Capacidades Analícas en Renting Colombia, nos cuenta sobre las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial y las redes neuronales en el negocio, además de enfatizar en la importancia de la experimentación rápida.

Ulises Cortes es un investigador mexicano de la Universidad Politécnica de Cataluña y Director de Investigación del grupo de Inteligencia Artificial de Alto Rendimiento en el Centro de super cómputo de Barcelona. Ulises trabaja en varias áreas de la Inteligencia Artificial como adquisición de conocimiento, formación de conceptos, aprendizaje automático y agentes inteligentes autónomos. En este episodio Ulises Cortes, nos comparte las aplicaciones que él y su equipo han desarrollado usando el poder del supercómputo y nos brinda su punto de vista sobre lo que debería ser la Inteligencia Artificial desde el punto de vista ético, legal y económico.  La opinión de Ulises Cortes es que deberíamos de buscar otro tipo de inteligencia que no sea la de los humanos pero que podamos comprenderla, saber como funciona.Ulises Cortés y su grupo han aplicado su trabajo a las Ciencias Ambientales en especial a las Plantas de Tratamiento de Aguas Residuales. Sus investigaciones abarcan también el área médica donde ha realizado importantes contribuciones para el Intercambio de Tejidos Humanos entre Hospitales para Trasplante y Tecnologías de asistencia para discapacitados y la nueva generación de personas mayores.Ulises es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel III además de haber sido galardonado con la Acreditación de Investigación Avanzada por la Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Cataluña. Ulises Cortés estudió ingeniería industrial y de sistemas en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey y obtuvo su doctorado en la Universidad Politécnica de Cataluña.

María del Pilar Gómez Gil es investigadora en Ciencias de la Computación en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica y tiene alrededor de 30 años de experiencia en Investigación y desarrollo en Inteligencia Computacional, enfocándose a Redes Neuronales Artificiales y Reconocimiento de Patrones. Ha trabajado en diferentes instituciones educativas, como la Universidad de las Américas Puebla (UDLAP) y publicado más de de 100 artículos en revistas y congresos, tanto nacionales como internacionales. En este episodio María del Pilar nos brinda una excelente perspectiva de las Redes Neuronales Artificiales. Nuestra invitada nos explica como evolucionó esta técnica de aprendizaje automático pasando de ser una técnica cuyo uso estaba reservado a los expertos hasta su democratización. Esta democratización ha permitido su explotación en diversas aplicaciones tales como la medicina, las finanzas y el reconocimiento de rostros. Por otra parte, nos revela los retos actuales de las Redes Neuronales Artificiales: encontrar nuevos modelos que sean más sencillos computacionalmente conservando su eficiencia en las tareas para las que fueron creadas.Pilar tiene una licenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Universidad de las Américas A.C. y maestría y doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad Tecnológica de Texas en Estados Unidos de América (Texas TechUniversity).Actualmente investiga en temas relacionados a clasificación de señales e imágenes médicas, predicción de series económicas, interfaces cerebro-computadora  y extracción de características sobre electro-encefalogramas. Además, entre sus áreas de interés profesionales se encuentran la mejora de Procesos de Desarrollo de Software y la educación basada en pensamiento computacional.Pilar es miembro de varias asociaciones profesionales como la Academia Mexicana de Computación, de donde actualmente es Secretaria, la IEEE (Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos), la ACM (Asociación de Máquinas computadoras). 

Hoy hablamos con Gabriel della Mattia, entrenador de deportistas de resistencia e ingeniero informático. Con él, hablamos del empleo adecuado de los datos y de qué podemos conseguir con herramientas de machine learning. Hemos hablado la verdad de tantas cosas que no podría hacer un esquema resumen, pero en general hablamos de: - Qué son las redes neuronales - Para qué nos sirven como entrenadores - Aspectos a tener en cuenta para evitar datos erróneos - Diferencias con modelos lineales de entrada y salida (Banister, CTL) - Cómo aprenden estos modelos Y muchas cosas más. Espero que os guste. Se que es larga pero la verdad que se me pasó el tiempo volando haciéndola, y espero que os pase lo mismo al escucharla. ************************************** Muchas gracias por escucharnos. Si te ha gustado, te pido que me ayudes compartiendo este podcast en whatsapp, redes sociales, etc... para que llegue a más personas. Puedes acceder a todas las formaciones que tenemos en https://ciclismoevolutivo.com

Hoy hablamos con Gabriel della Mattia, entrenador de deportistas de resistencia e ingeniero informático. Con él, hablamos del empleo adecuado de los datos y de qué podemos conseguir con herramientas de machine learning. Hemos hablado la verdad de tantas cosas que no podría hacer un esquema resumen, pero en general hablamos de: - Qué son las redes neuronales - Para qué nos sirven como entrenadores - Aspectos a tener en cuenta para evitar datos erróneos - Diferencias con modelos lineales de entrada y salida (Banister, CTL) - Cómo aprenden estos modelos Y muchas cosas más. Espero que os guste. Se que es larga pero la verdad que se me pasó el tiempo volando haciéndola, y espero que os pase lo mismo al escucharla. ************************************** Muchas gracias por escucharnos. Si te ha gustado, te pido que me ayudes compartiendo este podcast en whatsapp, redes sociales, etc... para que llegue a más personas. Puedes acceder a todas las formaciones que tenemos en https://ciclismoevolutivo.com

Ricardo Chavarriaga director de la oficina suiza de la Confederación de Laboratorios de Investigación en Inteligencia Artificial en Europa, nos da una perspectiva muy clara sobre el uso responsable de la Inteligencia Artificial. Nuestro invitado nos explica que esta tecnología se puede usar de forma segura gracias a la adopción de buenas prácticas que permiten un buen equilibrio entre sus riesgos y sus beneficios. Los estándares de las buenas prácticas deben permitir el aprovechar los beneficios que esta tecnología nos brinda en diferentes sectores como el financiero, la aeronáutica y la medicina, entre otros.  Para Ricardo, aún hay mucho que aprender de la Inteligencia Artificial donde no todo es blanco o negro. Su valor ha sido demostrado y ahora es tiempo de establecer reglas claras que aseguren un desarrollo con valor humano. Para terminar, Ricardo nos habla de su época de estudiante en Europa. Para él, los estudiantes latinoamericanos están muy bien preparados y son muy competitivos en su desarrollo profesional en eses continente.  Ricardo considera que el ambiente multicultural de Lausana le permitió sumergirse en un apasionante proceso de descubrimientos y cuestionamientos muy positivo, no sin periodos complicados que permitieron que este proceso fuera un éxito completo.Ricardo Chavarriaga es Ingeniero en Electrónica de la Pontificia Universidad Javeriana en Cali, Colombia y tiene un doctorado en Neurociencia Computacional de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) en Suiza. Ricardo ha publicado más de 100 artículos en revistas y conferencias científicas en temas de Neurociencias, Interacción Hombre-Máquina e Inteligencia Artificial. Su trabajo se enfoca en la innovación responsable de tecnologías emergentes.Ricardo es el director de la oficina suiza de CLAIRE (Confederation of Laboratories for AI Research in Europe); Investigador de la Universidad de Ciencias aplicadas de Zurich (ZHAW) y fellow en el Geneva Center for Security Policy (GCSP).  Chavarriaga coordina varios grupos de trabajo con IEEE, Incluyendo:  IEEE Standards Association industry connection groupon Neurotechnologies for Brain-Machine Interfacing, y IEEE P2863 Working group on Recommended Practices for Organisational Governance of AI.

Hoy tenemos nuestra segunda edición de nuestra Tertulia, en la que contamos con Luis Martín y Pablo Formoso, y en la que divagamos sobre conceptos relacionados con la inteligencia de manera general y en su aplicación a las máquinas, aprovechando una entrevista de Lex Friedman a Françoise Chollet; de Redes Neuronales Cuánticas y sus ventajas frente a las Redes Neuronales Tradicionales; y de la visión de Geoffrey Hinton sobre la omnipotencia del Deep Learning. Temas tratados: * Inteligencia General: 4:04 * Redes Neuronales Cuánticas: 55:00 * Geoffrey Hinton y el poder del Deep Learning: 1:20:24 Enlaces mencionados en el episodio: * Día del Podcast de Redcast: http://diadelpodcast.es * Videoentrevista de Lex Friedman a Françoise Chollet, https://www.youtube.com/watch?v=PUAdj3w3wO4 * Artículo Redes Neuronales Cuánticas: "The power of quantum neural networks", https://arxiv.org/abs/2011.00027 * Documental "Infinite Potential: The Life and Ideas of David Bohm", https://www.infinitepotential.com/ * Entrevista a Geoffrey Hinton: "Deep learning is going to be able to do everything", https://www.technologyreview.com/2020/11/03/1011616/ai-godfather-geoffrey-hinton-deep-learning-will-do-everything/ Música: * I dunno by grapes (c) copyright 2008 Licensed under a Creative Commons Attribution (3.0) license. [https://dig.ccmixter.org/files/grapes/16626](https://dig.ccmixter.org/files/grapes/16626) Ft: J Lang, Morusque * Haze by Doxent Zsigmond (c) copyright 2018 Licensed under a Creative Commons Attribution Noncommercial (3.0) license. [https://dig.ccmixter.org/files/doxent/58340](https://dig.ccmixter.org/files/doxent/58340) Ft: Zutsuri, DJ Vadim, _ghost, Jeris, Siobhan Dakay, airtone.

Hoy tenemos nuestra segunda edición de nuestra Tertulia, en la que contamos con Luis Martín y Pablo Formoso, y en la que divagamos sobre conceptos relacionados con la inteligencia de manera general y en su aplicación a las máquinas, aprovechando una entrevista de Lex Friedman a Françoise Chollet; de Redes Neuronales Cuánticas y sus ventajas frente a las Redes Neuronales Tradicionales; y de la visión de Geoffrey Hinton sobre la omnipotencia del Deep Learning. Temas tratados: * Inteligencia General: 4:04 * Redes Neuronales Cuánticas: 55:00 * Geoffrey Hinton y el poder del Deep Learning: 1:20:24 Enlaces mencionados en el episodio: * Día del Podcast de Redcast: http://diadelpodcast.es * Videoentrevista de Lex Friedman a Françoise Chollet, https://www.youtube.com/watch?v=PUAdj3w3wO4 * Artículo Redes Neuronales Cuánticas: "The power of quantum neural networks", https://arxiv.org/abs/2011.00027 * Documental "Infinite Potential: The Life and Ideas of David Bohm", https://www.infinitepotential.com/ * Entrevista a Geoffrey Hinton: "Deep learning is going to be able to do everything", https://www.technologyreview.com/2020/11/03/1011616/ai-godfather-geoffrey-hinton-deep-learning-will-do-everything/ Música: * I dunno by grapes (c) copyright 2008 Licensed under a Creative Commons Attribution (3.0) license. [https://dig.ccmixter.org/files/grapes/16626](https://dig.ccmixter.org/files/grapes/16626) Ft: J Lang, Morusque * Haze by Doxent Zsigmond (c) copyright 2018 Licensed under a Creative Commons Attribution Noncommercial (3.0) license. [https://dig.ccmixter.org/files/doxent/58340](https://dig.ccmixter.org/files/doxent/58340) Ft: Zutsuri, DJ Vadim, _ghost, Jeris, Siobhan Dakay, airtone.

(03.11.20) Hablamos con Enzo Ferrante, Dr. en Cs. de la computación, sobre redes neuronales artificiales. Enzo actualmente trabaja como investigador en el Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional dependiente del CONICET y en la Universidad Nacional del Litoral en la ciudad de Santa Fe Capital, donde trabaja en el desarrollo de métodos computacionales basados en aprendizaje profundo para el análisis de imágenes biomédicas. Es, además, docente en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas de la UNL, y ha dictado cursos sobre aprendizaje profundo y análisis de imágenes biomédicas en la Universidad de Buenos Aires, la Universidad Nacional de Córdoba y la Universidad Torcuato Di Tella. #TPLT

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Ampliamos la informacion de la semana pasada sobre la detección de LIGO+VIRGO, con Isabel Cordero (min 6:00); Recuperando algunos de los textos más antiguos con redes neuronales artificiales (57:00); Palíndromos y la historia del cuadrado mágico de TENET (1:36:00); Continuamos el análisis de la película TENET. Hay aviso antes de los spoilers (2:15:00). En la foto, de arriba a abajo y de izquierda a derecha: Isabel Cordero, Héctor Socas, María Ribe, Francis Villatoro, Alberto Aparici. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace... y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración del Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife con el Área de Investigación y la UC3 del Instituto de Astrofísica de Canarias.

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Ampliamos la informacion de la semana pasada sobre la detección de LIGO+VIRGO, con Isabel Cordero (min 6:00); Recuperando algunos de los textos más antiguos con redes neuronales artificiales (57:00); Palíndromos y la historia del cuadrado mágico de TENET (1:36:00); Continuamos el análisis de la película TENET. Hay aviso antes de los spoilers (2:15:00). En la foto, de arriba a abajo y de izquierda a derecha: Isabel Cordero, Héctor Socas, María Ribe, Francis Villatoro, Alberto Aparici. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace... y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración del Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife con el Área de Investigación y la UC3 del Instituto de Astrofísica de Canarias.

En este capítulo intentamos dar una visión de qué son las Redes Neuronales de las que tanto se habla en la actualidad cuando se habla de Inteligencia Artificial. Se trata de explicar las sencillas matemáticas en las que se basan (en lo más básico, claro). Recuerda que puedes contactar con nosotros en adcalicante@gmail.com, @adcalicante, @guardiolajavi, @araceli_bio, @curtnollarg, @metatematico´, @geologoenapuros

¿Sabías que puedes entrenar las redes neuronales artificiales? Claudia Gutierrez Rosas, desde Brasil, nos cuenta sus avances en este campo, como parte de sus estudios de la Maestría en Ciencias Ambientales en el Instituto de Ciencia y Tecnología, Campus Sorocaba, de la Universidad Estadual Paulista, con la Beca Presidente de la República. Ella nos habla de la aplicación de esta tecnología para el estudio de los suelos a partir de imágenes digitales. Además, nos explica por qué es valioso compartir conocimiento. ¡Vive su historia junto a estudiantes de diversos lugares del mundo!

Notas del episodio En el episodio de hoy Matto nos explica cómo funcionan las Redes Neuronales, qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona. Links de interés Modelo de regresión lineal: https://www.youtube.com/watch?v=k964_uNn3l0 Demo de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow: https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=spiral®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.93715&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false Machine learning en videojuegos: https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44 Aprendiendo a caminar: https://www.youtube.com/watch?v=faDKMMwOS2Q https://www.youtube.com/watch?v=kQ2bqz3HPJE Contacto No dejes de seguirnos en Twitter: @bucleinf Ayúdanos a seguir: https://tips.pinecast.com/jar/bucleinfinito

En este episodio platicamos acerca de cómo convertirse en un Data Scientist (Científico de Datos). Empezamos hablando del perfil y expectativas de un Data Scientist (DS), ventajas de ser un DS, hablamos de los pre-requisitos antes de tomar cursos en data science, y por último damos recomendaciones de cursos gratuitos en línea para empezar a aprender.

En este episodio seguimos revisamos los sets de datos más famosos en el mundo de Machine Learning esta vez haciendo uso de Kaggle donde aprendemos acerca de las tendencias y competencias actuales que van desde la detección de Deepfakes hasta la aplicación de Machine Learning en la NFL.

En este episodio revisamos los sets de datos más famosos en el mundo de Machine Learning haciendo uso del repositorio de la Universidad de California en Irvine donde aprendemos acerca de aplicaciones reales de Machine Learning para clasificar tipos de flores, para clasificar tipos de vinos, para predecir la calidad de vinos dada información bioquímica del proceso de elaboración, también vamos a ver como Machine Learning puede identificar oportunidades de compra de carros y por ultimo veremos cómo estas técnica pueden ser utilizadas para identificar enfermedades cardiacas en pacientes.

En este episodio definimos los conceptos de entrenamiento supervisado y entrenamiento no supervisado. Dentro del entrenamiento supervisado explicamos dos subcategorías: el entrenamiento supervisado para clasificación y el entramiento supervisado para regresión. Por último, mencionamos algunos ejemplos de algoritmos de Machine Learning populares para cada una de las categorías y subcategorías.

Este primer episodio esta dividido en 3 partes: 1) hablamos del objectivo de esta serie de podcast y hacia quien esta dirigido, 2) una introduccion formal del anfitrion Gustavo Lujan donde habla de su educacion y como llego a ser Data Scientist, 3) por ultimo hablamos de algunas definiciones relacionadas con Machine Learning.

NIMA: Neural Image Assessment es el nombre de una técnica que usa redes neuronales convolucionales para evaluar imágenes tanto estética como técnicamente Origen

Hoy estamos con el Co fundador y Chief Data Scientist de Analytikus, Armando Álvarez, quien nos va a ayudar a entender un poco más acerca de varias definiciones y temas relevantes que se están utilizando últimamente. ¿Es importante darle atención a estas nuevas técnicas? ¿Cómo deberíamos integrarlas en nuestra empresa? La respuesta a estas y otras preguntas las encontrarás en este podcast Esperamos que lo disfrutes.   Te compartimos algunos links donde podrás conocer un poco más de nosotros, y también contactarnos.   https://www.linkedin.com/company/analytikus http://www.twitter.com/analytikus1 https://www.facebook.com/analytikus/ https://www.youtube.com/channel/UCwiCo_IeIdNh-6AD-IaEm3A Armando Álvarez: aalvarez@analytikus.com Miguel Molina: mmolina@analytikus.com      

Visión por computadora. Introducción al tipo de redes neuronales usadas para procesar fotos y videos. Clasificación de imágenes. Origen

En este episodio les platico un poco sobre que es la inteligencia artificial, tambien hablamos de la definición de inteligencia (Sospecho que este tema sera algo controversial, pero que mejor que un buen debate)Los invito a esribirme en twitter sus sugerencias y comentarios sobre este podcast y para futuros episodios.https://twitter.com/puigalex

En este episodio, Ariel Torres y Ricardo Sametband repasan la presentación del primer chip específico para redes neuronales artificiales de Intel

Al fin, el primer episodio de este poscast en el cual respondo la pregunta que más he recibido de mis seguidores en twitter y en Youtube.

Empecemos, este es el episodio 0 de este podcast en el que les cuento un poco que estaremos platicando en estos episodios.

Una primera introducción al funcionamiento de las redes neuronales artificiales y como podemos usarlas para replicar el plato de un chef profesional Origen

Podcast de On Demand

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Cromodinámica cuántica y el legado de Gell-Mann (1:32:30); La controversia de la galaxia sin materia oscura (7:00) ¿Está desapareciendo la gran mancha roja de Júpiter? (57:30); Emisiones clandestinas de CFC-11 deterioran la capa de ozono (1:13:30); Resultados científicos de la misión china a la Luna (1:19:30); Demostrada la "conjetura de Sheldon": Ciencia y Big Bang Theory (2:10:30); Aprendiendo sobre el aprendizaje mediante redes neuronales (2:23:00); Más comentarios sobre Starlink, la megaconstelación de satélites de Space X (16:30). En la foto, de arriba a abajo y de izquierda a derecha: Sara Robisco, Francis Villatoro, Alberto Aparici, Ángel López-Sánchez, Carlos Westendorp, Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración entre el Área de Investigación y la Unidad de Comunicación y Cultura Científica (UC3) del Instituto de Astrofísica de Canarias y el Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife.

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Cromodinámica cuántica y el legado de Gell-Mann (1:32:30); La controversia de la galaxia sin materia oscura (7:00) ¿Está desapareciendo la gran mancha roja de Júpiter? (57:30); Emisiones clandestinas de CFC-11 deterioran la capa de ozono (1:13:30); Resultados científicos de la misión china a la Luna (1:19:30); Demostrada la "conjetura de Sheldon": Ciencia y Big Bang Theory (2:10:30); Aprendiendo sobre el aprendizaje mediante redes neuronales (2:23:00); Más comentarios sobre Starlink, la megaconstelación de satélites de Space X (16:30). En la foto, de arriba a abajo y de izquierda a derecha: Sara Robisco, Francis Villatoro, Alberto Aparici, Ángel López-Sánchez, Carlos Westendorp, Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración entre el Área de Investigación y la Unidad de Comunicación y Cultura Científica (UC3) del Instituto de Astrofísica de Canarias y el Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife.

Emilio Guerra, CEO de Showleap, nos habla de esta startup española que ha desarrollado tecnología capaz de traducir a voz la lengua de signos en tiempo real, de la evolución del producto y la obtención de financiación en proyectos de innovación. Para ver el contenido adicional del episodio: https://machiina.com/villainnova/showleap-la-innovacion-espanola-que-traduce-a-voz-la-lengua-de-signos-con-emilio-guerra —————————————————————————————— Escúchanos también en: Spotify: https://open.spotify.com/show/1vsEY9Yx4flZo8sV58AEA5 iTunes:https://itunes.apple.com/es/podcast/villainnova/id1457020325?mt=2 Google Podcast: https://bit.ly/Villainnova Youtube: https://youtu.be/Y8IyFGvn1Ho Síguenos en redes sociales para estar al día de lo que ocurre en el pueblo más innovador de España: • Twitter: https://twitter.com/Villainnova_pod • Facebook: https://www.facebook.com/VillainnovaPodcast/ • Instagram: https://www.instagram.com/villainnova_podcast/ Escríbenos a villainnova@machiina.com para venir a visitarnos ----------------------------------------------------- *Sobre Showleap* Showleap es una empresa tecnológica fundada en 2.016 por 4 socios y especializada en desarrollar tecnología para hacer un mundo mejor. En concreto, diseñada para los colectivos más vulnerables como es la comunidad sorda. Son una empresa puntera en España en el uso de Inteligencia Artificial, Deep Learning y redes neuronales. ------------------------------------------- *Sobre Emilio Guerra* Emilio ha desarrollado su carrera en el ámbito de la gestión comercial y más tarde, en el Marketing Digital. Es CEO y fundador de una agencia de Marketing Digital, DIMAIN LTD, desde la que ayuda a todo tipo de empresas, incluyendo Pymes. En 2015 se incorporó al proyecto de Showleap asumiendo las labores de gestión de negocio y comercial como CEO. ------------------------------------------- *Sobre el episodio* Con Emilio Guerra charlamos sobre el impresionante producto que ha conseguido desarrollar Showleap, el software que traduce la lengua de signos a voz, empleando técnicas de Inteligencia Artificial y Deep Learning con Redes Neuronales. Emilio nos cuenta la evolución del producto, las validaciones de prototipos con la comunidad sorda española y el camino que han seguido para ser una startup con un producto pionero en el mundo. Hablamos también del proceso para evolucionar una startup de innovación, desde las aceleradoras e incubadoras de proyectos hasta cómo han obtenido subvenciones para seguir desarrollando el producto. Aprovechamos la experiencia de Emilio para preguntarle por sus impresiones sobre la digitalización de las pymes españolas. ------------------------------------------- INDICE DEL EPISODIO (54 min) 00:18 Presentación del episodio 02:40 El bar de Jon 03:45 Bienvenida y presentación de Emilio 05:34 Qué es Showleap 07:48 La evolución tecnológica del producto 15:05 Redes neuronales y deep learning 17:23 Las lenguas de signos y el logro de Showleap 24:26 La obtención de financiación y otras ayudas 34:58 La particularidad de la inversión en I+D 38:11 El estado de la accesibilidad en España 43:04 La digitalización de las PYMES en España   52:50 Despedida y cierre del episodio ------------------------------------------------------ Música de cabecera: Time Piece - Silent Partner https://youtu.be/vd-zX2Oyjo0 Música sección final: Keep Walking - Rodrigo Vicente https://www.audiolibrary.com.co/rodrigo-vicente/keep-walking

Deep Learning Studio es una herramienta que te permite diseñar visualmente redes neuronales, entrenarlas y hacer deploy de las mismas en la nube. Origen

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En este programa entrevistamos a Héctor Socas (twitter.com/hsocasnavarro), Doctor en Astrofísica que trabaja actualmente en el Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) y presentador del podcast "Coffe Break: Señal y Ruido" (twitter.com/pcoffeebreak). Con él hablamos de forma general de la aplicación del Machine Learning a la Astrofísica, y de su experiencia personal en el uso de la Inteligencia Artificial, y nos da su opinión sobre algunos otros temas relacionados con la aplicación de la IA al mundo que nos rodea. Además, analizamos una noticia que demuestra los esfuerzos que Facebook parece estar dando hacia mejorar el derecho a la privacidad en su red, y trataremos el Aprendizaje por Refuerzo dentro de nuestra sección de Píldoras Artificiales. Índice: * 4:50. La noticia de la semana. * 8:35. Píldora Artificial: Aprendizaje por Refuerzo. * 13:16. Presentación de Héctor Socas * 24:14. ¿Qué es la astrofísica? * 25:56. Aplicaciones de la IA en astrofísica * 37:10. ¿Sueñas las neuronas con ovejas eléctricas? * 39:22. ¿Seremos capaces de replicar con una IA la manera de pensar de un humano? * 47:50. ¿Con qué tecnologías has trabajado? * 55:01. Gestión y calidad de los datos de que disponen. Super-resolución. * 1:05:20. Calidad de las fuentes de información para encontrar noticias sobre IA. * 1:12:12. Aplicación de Redes Neuronales a la evaluación de atributos de jugadores en la NBA. * 1:17:35. ¿A quién nos recomiendas para entrevistar en próximos programas? * 1:21:44. Despedida del programa. * I dunno by grapes (c) copyright 2008 Licensed under a Creative Commons Attribution (3.0) license. https://dig.ccmixter.org/files/grapes/16626 Ft: J Lang, Morusque * Haze by Doxent Zsigmond (c) copyright 2018 Licensed under a Creative Commons Attribution Noncommercial (3.0) license. * Rock and Steel (Versión de Los Estanques) ftp://ftp.iac.es/pub/pcoffeebreak/soundtrack/los_estanques_rock_and_steel.mp3

En este programa entrevistamos a Héctor Socas (twitter.com/hsocasnavarro), Doctor en Astrofísica que trabaja actualmente en el Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) y presentador del podcast "Coffe Break: Señal y Ruido" (twitter.com/pcoffeebreak). Con él hablamos de forma general de la aplicación del Machine Learning a la Astrofísica, y de su experiencia personal en el uso de la Inteligencia Artificial, y nos da su opinión sobre algunos otros temas relacionados con la aplicación de la IA al mundo que nos rodea. Además, analizamos una noticia que demuestra los esfuerzos que Facebook parece estar dando hacia mejorar el derecho a la privacidad en su red, y trataremos el Aprendizaje por Refuerzo dentro de nuestra sección de Píldoras Artificiales. Índice: * 4:50. La noticia de la semana. * 8:35. Píldora Artificial: Aprendizaje por Refuerzo. * 13:16. Presentación de Héctor Socas * 24:14. ¿Qué es la astrofísica? * 25:56. Aplicaciones de la IA en astrofísica * 37:10. ¿Sueñas las neuronas con ovejas eléctricas? * 39:22. ¿Seremos capaces de replicar con una IA la manera de pensar de un humano? * 47:50. ¿Con qué tecnologías has trabajado? * 55:01. Gestión y calidad de los datos de que disponen. Super-resolución. * 1:05:20. Calidad de las fuentes de información para encontrar noticias sobre IA. * 1:12:12. Aplicación de Redes Neuronales a la evaluación de atributos de jugadores en la NBA. * 1:17:35. ¿A quién nos recomiendas para entrevistar en próximos programas? * 1:21:44. Despedida del programa. * I dunno by grapes (c) copyright 2008 Licensed under a Creative Commons Attribution (3.0) license. https://dig.ccmixter.org/files/grapes/16626 Ft: J Lang, Morusque * Haze by Doxent Zsigmond (c) copyright 2018 Licensed under a Creative Commons Attribution Noncommercial (3.0) license. * Rock and Steel (Versión de Los Estanques) ftp://ftp.iac.es/pub/pcoffeebreak/soundtrack/los_estanques_rock_and_steel.mp3

La búsqueda de exoplanetas no es nada de fácil, se requieren observaciones muy precisas, ¿cómo se hacen esas observaciones?, ¿pueden aficionados ser un aporte para la búsqueda de exoplanetas?, ¿redes neuronales para estudiar planetas?. Conversación con Enrique Diez sobre su trabajo cazando exoplanetas.

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: ¡Cumplimos 3 años! Con emboscada sorpresa y tarta ^_^; Avances contra la diabetes; Predicciones del ciclo solar e impacto sobre el clima terrestre; TESS y GAIA; Materia oscura: Cientificos no tan soberbios que rectifican; Alienígenas Ancestrales: La hipótesis siluriana, pulpos espaciales y panspermias absurdas; Redes neuronales que sueñan o aprenden de perros. En la foto, celebración de cumpleaños y los participantes: Andrés Asensio, Carlos González, Carlos Westendorp, Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración entre el Área de Investigación y la Unidad de Comunicación y Cultura Científica (UC3) del Instituto de Astrofísica de Canarias.

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: ¡Cumplimos 3 años! Con emboscada sorpresa y tarta ^_^; Avances contra la diabetes; Predicciones del ciclo solar e impacto sobre el clima terrestre; TESS y GAIA; Materia oscura: Cientificos no tan soberbios que rectifican; Alienígenas Ancestrales: La hipótesis siluriana, pulpos espaciales y panspermias absurdas; Redes neuronales que sueñan o aprenden de perros. En la foto, celebración de cumpleaños y los participantes: Andrés Asensio, Carlos González, Carlos Westendorp, Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración entre el Área de Investigación y la Unidad de Comunicación y Cultura Científica (UC3) del Instituto de Astrofísica de Canarias.

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Especial monográfico Inteligencia Artificial. Definiciones y conceptos básicos; Aplicaciones presentes y futuras: Ciencia, arte, coches autónomos y asistentes; Consciencia artificial: Realidad vs Ciencia Ficción; La hipótesis de la singularidad y el posthumanismo. En la foto, de arriba a abajo y de izquierda a derecha: Sara Robisco (por videoconferencia), Andrés Asensio y Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración entre el Área de Investigación y la Unidad de Comunicación y Cultura Científica (UC3) del Instituto de Astrofísica de Canarias.

La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Especial monográfico Inteligencia Artificial. Definiciones y conceptos básicos; Aplicaciones presentes y futuras: Ciencia, arte, coches autónomos y asistentes; Consciencia artificial: Realidad vs Ciencia Ficción; La hipótesis de la singularidad y el posthumanismo. En la foto, de arriba a abajo y de izquierda a derecha: Sara Robisco (por videoconferencia), Andrés Asensio y Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración entre el Área de Investigación y la Unidad de Comunicación y Cultura Científica (UC3) del Instituto de Astrofísica de Canarias.

El desarrollo sistemas de visión artificial inteligente ha permitido comparar las prestaciones de humanos y robots en las tareas de identificación de objetos en una escena compleja. ¿Dónde está el bote de tomate en el frigorífico? ¿Dónde se encuentra mi coche en esa foto del aparcamiento que me muestran? Los estudios realizados han revelado que los animales, desde los insectos a los humanos, aprenden sobre las relaciones probabilísticas y estadísticas en su entorno para guiar su sistema visual hacia la identificación correcta de un objeto dado. Una investigación con voluntarios revela que si se modifican el color o el tamaño del objeto buscado de manera que no sean consistentes con la realidad, un rosal del tamaño de ún árbol, por ejemplo, nuestra capacidad para identificarlo disminuye. Las redes neuronales de última generación (robots inteligentes), en cambio, lo hacen igual de bien, o mal. Lo que indica que nuestro cerebro es más eficiente cuando se enfrenta a objetos reales, al menos por ahora.

¡Muy buenos días a todos! Cabe decir que el próximo podcast, como ya os dije, será el viernes, tendré a un invitado especial. Operador desde hace años en futuros, ha pasado por todas las fases del aprendizaje, de perder cuentas, de amar esta profesión, de pasarlo mal. Es un gran conocedor del sector y además es una gran persona. Me lo aprecio mucho ya que ha sido durante un tiempo mi mentor en mi etapa cuando hacia futuros y creo que nos aportará mucho valor este viernes con sus explicaciones. Creo que nos explicará cosas interesantes y nos dará un punto de vista diferente a lo que estamos acostumbrados aquí, donde explicamos en su mayoría del tiempo técnicas para forex o cfd’s. Creo que los invitados que vendrán a partir de ahora serán de diferente tipología e incluso algunos un poco menos relacionados con la inversión solamente, sino que también nos darán un punto de vista del psicotrading que tanto abandero que es positivo a la vez que necesario en nuestro trading. En el podcast de hoy seguiré un poco la estela de lo que hablé hace unos días del Machine learning. Esta vez vengo a hablaros de las redes neuronales en trading. Este es un campo bastante nuevo para mi, porque no lo he tocado en profundidad. La verdad es que por falta de tiempo, ya que en mi vida solo he construido una pequeña red neuronal a nivel de programación y fue bastante básica. Vamos a empezar con lo más fácil. ¿Qué es una red neuronal? Intentando perseguir como la mente humana piensa y desarrolla el conocimiento que tiene, estamos obsesionados los humanos por conseguir lo que todo el mundo desarrolla de forma casi innata. Que es una inteligencia para que podamos ofrecer a todos los que nos rodea una serie de interacciones para poder solucionar problemas y a la vez, poder realizar trabajos de toda índole. En este sentido, las redes neuronales lo que hacen es buscar eso precisamente. Buscan el sentido de la inteligencia artificial para poder solucionar todos los problemas que se nos enfrentan. Sea cual sea y de la tipología que sea. Obviamente cuanto más difícil es, más complicado se nos otorga la red neuronal, pero sobretodo, voy a explicaros como es la red neuronal artificial y es que os lo podéis imaginar como cajas negras capaces de recibir por una banda unos inputs o señales de entrada y después de ser procesados por esta caja negra, sacar un resultado o unos outputs. Estos resultados son la salida de la experimentación que se ha tenido dentro de esta caja negra. Dentro de esta caja negra os podéis imaginar qué hay. Hay la lógica, las neuronas que intentan simular al máximo todo lo que nosotros tenemos en el cerebro interconectado para poder sacar el resultado de nuestro pensamiento. Nosotros al final nos movemos por estímulos y es que en todos los casos pasa exactamente igual. Por ejemplo, cuando nosotros estamos esperando a entrar en una posición en el mercado y se nos dan todos los patrones que nosotros hemos identificado como señal de compra, automáticamente las neuronas detectan que hemos de reaccionar. Nuestro cerebro y nuestro pensamiento ha sido autoentrenado por nosotros mismos a que cuando ha pasado tal patrón o tal suceso en el mercado, tenemos que reaccionar con una compra. Es como si nosotros recibiéramos los inputs por los ojos y reaccionaramos a través de la mano, del ratón y por tanto de entrar en largos en la posición del mercado. Pues la red neuronal pasa exactamente así. Como en nuestra cabeza. Este suceso hace que reaccionamos de una manera u otra. ¿Como funciona realmente estas neuronas internamente? Pues dentro de esta cajita negra existen diferentes neuronas. Cada neurona representa una pequeña operación matemática que soluciona un problema. De hecho, es una matriz de fórmulas que solucionan a todos los estímulos que recibe. ¿Como lo hace entonces? Pues como todo cerebro neuronal tenemos que entrenarla. Toda. Desde un niño hasta un adulto. Todo el mundo necesitamos un proceso de aprendizaje y nuestra red neuronal no es menos. Este entrenamiento no deja de ser un conjunto de datos capaz de simular o ejemplificar una tarea determinada. Vamos a poner un ejemplo en el caso del trading. Imaginaros que cojo todo el histórico del índice alemán. El DAX. Estos datos son, precio de apertura de la vela, precio de cierre de la vela y hora de la vela. Todo en un timeframe concreto de por ejemplo 1H. Imaginaos ahora todos estos datos durante 5 años. Es un fichero bastante grande. Pues muy bien, imaginaros ahora que quiero construir una red neuronal para que me responda al estímulo de comprar o vender cuando se lo diga. Entonces, yo tengo que estudiar, a mano, qué puntos de estos precios que tenia definido en el fichero de datos del DAX para indicar los puntos de entrada y de salida del sistema. Es decir, será un fichero donde dirá. Día 15 de enero del 2015 a las 18:00 entra con una compra y sal a las 20:00 del mismo día. ¿Porqué esta fecha y esta hora? Pues porque nosotros ya sabemos previamente que ha sido un movimiento a favor de la operación. Y así sucesivamente con todos los datos que nosotros queremos entrenar a la máquina. Es entonces cuando con estos dos ficheros creamos un algoritmo capaz de leer e interpretar a través de sus neuronas, todas y cada una de las acciones que le hemos definido. Es lo que se llama en lenguaje matemático de IA set de datos o datos de prueba. Entonces, cogemos estos dos sets de datos, es decir, todos los datos de muestra de precios del DAX y las entradas y salidas del mercado para que la máquina llegue a entender qué puntos de estos son los que ha entrado y ha salido. Entonces, la máquina, a través de complejos algoritmos y de fórmulas matemáticas se va ponderando una matriz de números capaz de ser ajustada cada vez más a lo que la máquina esta entrenada para hacer. Es decir, imaginaos esta máquina que la he entrenado para que con el set de datos del DAX pueda ser capaz de identificarme correctamente todas las entradas buenas durante estos 5 años. ¿Como lo hago? Pues como decía antes. En una primera instancia le meto al sistema los datos de los precios de todo el histórico y por otro lado, como segundo input o entrada a la caja negra, le meto las entradas que quiero que haga. Entonces la máquina esta entrenada y calibrada para que con esos datos, entre y salga como le he especificado. Entonces, diréis, vale si Ferran, pero no me interesa tener una máquina entrenada para ejecutar ordenes en el pasado. Entonces, es cuando os digo que tenéis toda la razón y que lo que tenemos que hacer es entrenarla para que siga haciéndolo durante el futuro y no solo para el DAX. Es cuando nosotros tenemos que ir metiendo más datos de históricos del DAX y mas entradas para que se vaya calibrando la máquina de forma constante. Entonces, cuando consideremos que esta suficientemente calibrada, podemos conectar la máquina a un flujo de datos reales y esperar a que la máquina, con un flujo de datos a tiempo real, nos tiene que indicar qué entradas y qué salidas son las mejores o dicho de otra manera, segun lo que ha aprendido la máquina, la caja negra con los datos que le has enseñado, como te respondería. Entonces es cuando tienes que evaluar si lo está haciendo correctamente, cuando no y cuando tenemos que volver a calibrar. De hecho, parecerá muy sencillo todo esto, pero crear esta red neuronal para que funcione es un autentico desafío matemático y algorítmico. Pero no solo eso, sino que hay complejos sistemas para poder crear redes neuronales cada vez más complejas. Por ejemplo, redes neuronales concatenadas, es decir, que el resultado de una red neuronal, se une con otra y de las dos, surge un resultado concreto. O también, que a partir de los resultados que vaya sacando la propia red neuronal, sea uno de los inputs de entrada de la propia red neuronal, haciendo así que todas las decisiones de la red neuronal, sean las que haga aprender a la propia red neuronal. La verdad es que suena un poco lioso de explicar y es por eso que os dejaré un par de vídeos de youtube de un chico que lo explica muy bien a nivel conceptual y que entenderéis como se puede aplicar a trading. Aquí tenéis el link. No es todo oro lo que reluce Os podéis imaginar que las grandes gestoras han hecho ya pruebas de todo tipo para crear sus propias redes neuronales para predecir posibles actuaciones sobre el mercado y si bien es cierto que muchas han conseguido aproximaciones bastante buenas, no usan 100% estas cajas negras para poder ejecutar algoritmos 100% autónomos sino que son otro de los puntos de decisión para la entrada al mercado. Esto hace que estas máquinas sean muy sensibles a todos los movimientos generados por noticias, por eventos inesperados o por otras actuaciones de otros traders. Cabe decir pero que si que tiene un impacto indirecto en el mercado. Ya que este tipo de Inteligencia artificial es capaz de solucionar muchos de los problemas que el humano, por su incapacidad de estar en 100 sitios a la vez y absorber todo el conocimiento y sacar un resultado en cuestión de segundos, no puede hacer. La máquina, como máquina que es, puede hacerlo en milésimas de segundos a partir de una fuente de datos. Imaginaros que en vez de meter a la máquina datos del DAX, le introduzco discursos de Yellen o de Mario Draghi y le introduzco como ha reaccionado a cada palabra o cada frase en el mercado. Lo que puede predecirme es que el mercado puede tener una relación directa con lo que dicen los presidentes de los bancos centrales o también que si aparecen noticias en varios medios de comunicación como diarios, twitter o cualquier sitio así, estas redes neuronales sean capaces de identificar que si se habla de un tema concreto, se dice un tema concreto que anteriormente ha tenido un impacto sobre un mercado para el que ha sido entrenado, pueda reaccionar avisando a gestores o a las empresas para que reaccionen de la manera que sea (comprando, vendiendo o simplemente para que lo analicen). La verdad, es que incluso yo que he estudiado un poco sobre el tema, me pierdo ante tantas posibilidades y las que no sabemos realmente, pero sobretodo, que con el potencial y el dinero que tienen algunas grandes gestoras, esta herramienta es capaz de ayudar y mucho a tomar decisiones sobre flujos de datos inmensamente grande, esto es un hecho. Pues muy bien, hasta aquí el podcast de hoy. Espero que os haya gustado, que si os han surgido dudas podáis hacérmelas llegar al formulario de contacto y que os podáis suscribiros al canal y de darme un me gusta en iVoox y 5 estrellas en iTunes! ¡Muchas gracias! ¡Hasta el viernes! La entrada 77. Redes Neuronales en Trading aparece primero en Ferran P..

Hoy veremos, siguiendo la estela del otro día con el Machine Learning, hablaremos de las redes neuronales en trading La entrada 77. Redes Neuronales en Trading aparece primero en .

¡Muy buenos días a todos! Cabe decir que el próximo podcast, como ya os dije, será el viernes, tendré a un invitado especial. Operador desde hace años en futuros, ha pasado por todas las fases del aprendizaje, de perder cuentas, de amar esta profesión, de pasarlo mal. Es un gran conocedor del sector y además es una gran persona. Me lo aprecio mucho ya que ha sido durante un tiempo mi mentor en mi etapa cuando hacia futuros y creo que nos aportará mucho valor este viernes con sus explicaciones. Creo que nos explicará cosas interesantes y nos dará un punto de vista diferente a lo que estamos acostumbrados aquí, donde explicamos en su mayoría del tiempo técnicas para forex o cfd’s. Creo que los invitados que vendrán a partir de ahora serán de diferente tipología e incluso algunos un poco menos relacionados con la inversión solamente, sino que también nos darán un punto de vista del psicotrading que tanto abandero que es positivo a la vez que necesario en nuestro trading. En el podcast de hoy seguiré un poco la estela de lo que hablé hace unos días del Machine learning. Esta vez vengo a hablaros de las redes neuronales en trading. Este es un campo bastante nuevo para mi, porque no lo he tocado en profundidad. La verdad es que por falta de tiempo, ya que en mi vida solo he construido una pequeña red neuronal a nivel de programación y fue bastante básica. Vamos a empezar con lo más fácil. ¿Qué es una red neuronal? Intentando perseguir como la mente humana piensa y desarrolla el conocimiento que tiene, estamos obsesionados los humanos por conseguir lo que todo el mundo desarrolla de forma casi innata. Que es una inteligencia para que podamos ofrecer a todos los que nos rodea una serie de interacciones para poder solucionar problemas y a la vez, poder realizar trabajos de toda índole. En este sentido, las redes neuronales lo que hacen es buscar eso precisamente. Buscan el sentido de la inteligencia artificial para poder solucionar todos los problemas que se nos enfrentan. Sea cual sea y de la tipología que sea. Obviamente cuanto más difícil es, más complicado se nos otorga la red neuronal, pero sobretodo, voy a explicaros como es la red neuronal artificial y es que os lo podéis imaginar como cajas negras capaces de recibir por una banda unos inputs o señales de entrada y después de ser procesados por esta caja negra, sacar un resultado o unos outputs. Estos resultados son la salida de la experimentación que se ha tenido dentro de esta caja negra. Dentro de esta caja negra os podéis imaginar qué hay. Hay la lógica, las neuronas que intentan simular al máximo todo lo que nosotros tenemos en el cerebro interconectado para poder sacar el resultado de nuestro pensamiento. Nosotros al final nos movemos por estímulos y es que en todos los casos pasa exactamente igual. Por ejemplo, cuando nosotros estamos esperando a entrar en una posición en el mercado y se nos dan todos los patrones que nosotros hemos identificado como señal de compra, automáticamente las neuronas detectan que hemos de reaccionar. Nuestro cerebro y nuestro pensamiento ha sido autoentrenado por nosotros mismos a que cuando ha pasado tal patrón o tal suceso en el mercado, tenemos que reaccionar con una compra. Es como si nosotros recibiéramos los inputs por los ojos y reaccionaramos a través de la mano, del ratón y por tanto de entrar en largos en la posición del mercado. Pues la red neuronal pasa exactamente así. Como en nuestra cabeza. Este suceso hace que reaccionamos de una manera u otra. ¿Como funciona realmente estas neuronas internamente? Pues dentro de esta cajita negra existen diferentes neuronas. Cada neurona representa una pequeña operación matemática que soluciona un problema. De hecho, es una matriz de fórmulas que solucionan a todos los estímulos que recibe. ¿Como lo hace entonces? Pues como todo cerebro neuronal tenemos que entrenarla. Toda. Desde un niño hasta un adulto. Todo el mundo necesitamos un proceso de aprendizaje y nuestra red neuronal no es menos. Este entrenamiento no deja de ser un conjunto de datos capaz de simular o ejemplificar una tarea determinada. Vamos a poner un ejemplo en el caso del trading. Imaginaros que cojo todo el histórico del índice alemán. El DAX. Estos datos son, precio de apertura de la vela, precio de cierre de la vela y hora de la vela. Todo en un timeframe concreto de por ejemplo 1H. Imaginaos ahora todos estos datos durante 5 años. Es un fichero bastante grande. Pues muy bien, imaginaros ahora que quiero construir una red neuronal para que me responda al estímulo de comprar o vender cuando se lo diga. Entonces, yo tengo que estudiar, a mano, qué puntos de estos precios que tenia definido en el fichero de datos del DAX para indicar los puntos de entrada y de salida del sistema. Es decir, será un fichero donde dirá. Día 15 de enero del 2015 a las 18:00 entra con una compra y sal a las 20:00 del mismo día. ¿Porqué esta fecha y esta hora? Pues porque nosotros ya sabemos previamente que ha sido un movimiento a favor de la operación. Y así sucesivamente con todos los datos que nosotros queremos entrenar a la máquina. Es entonces cuando con estos dos ficheros creamos un algoritmo capaz de leer e interpretar a través de sus neuronas, todas y cada una de las acciones que le hemos definido. Es lo que se llama en lenguaje matemático de IA set de datos o datos de prueba. Entonces, cogemos estos dos sets de datos, es decir, todos los datos de muestra de precios del DAX y las entradas y salidas del mercado para que la máquina llegue a entender qué puntos de estos son los que ha entrado y ha salido. Entonces, la máquina, a través de complejos algoritmos y de fórmulas matemáticas se va ponderando una matriz de números capaz de ser ajustada cada vez más a lo que la máquina esta entrenada para hacer. Es decir, imaginaos esta máquina que la he entrenado para que con el set de datos del DAX pueda ser capaz de identificarme correctamente todas las entradas buenas durante estos 5 años. ¿Como lo hago? Pues como decía antes. En una primera instancia le meto al sistema los datos de los precios de todo el histórico y por otro lado, como segundo input o entrada a la caja negra, le meto las entradas que quiero que haga. Entonces la máquina esta entrenada y calibrada para que con esos datos, entre y salga como le he especificado. Entonces, diréis, vale si Ferran, pero no me interesa tener una máquina entrenada para ejecutar ordenes en el pasado. Entonces, es cuando os digo que tenéis toda la razón y que lo que tenemos que hacer es entrenarla para que siga haciéndolo durante el futuro y no solo para el DAX. Es cuando nosotros tenemos que ir metiendo más datos de históricos del DAX y mas entradas para que se vaya calibrando la máquina de forma constante. Entonces, cuando consideremos que esta suficientemente calibrada, podemos conectar la máquina a un flujo de datos reales y esperar a que la máquina, con un flujo de datos a tiempo real, nos tiene que indicar qué entradas y qué salidas son las mejores o dicho de otra manera, segun lo que ha aprendido la máquina, la caja negra con los datos que le has enseñado, como te respondería. Entonces es cuando tienes que evaluar si lo está haciendo correctamente, cuando no y cuando tenemos que volver a calibrar. De hecho, parecerá muy sencillo todo esto, pero crear esta red neuronal para que funcione es un autentico desafío matemático y algorítmico. Pero no solo eso, sino que hay complejos sistemas para poder crear redes neuronales cada vez más complejas. Por ejemplo, redes neuronales concatenadas, es decir, que el resultado de una red neuronal, se une con otra y de las dos, surge un resultado concreto. O también, que a partir de los resultados que vaya sacando la propia red neuronal, sea uno de los inputs de entrada de la propia red neuronal, haciendo así que todas las decisiones de la red neuronal, sean las que haga aprender a la propia red neuronal. La verdad es que suena un poco lioso de explicar y es por eso que os dejaré un par de vídeos de youtube de un chico que lo explica muy bien a nivel conceptual y que entenderéis como se puede aplicar a trading. Aquí tenéis el link. No es todo oro lo que reluce Os podéis imaginar que las grandes gestoras han hecho ya pruebas de todo tipo para crear sus propias redes neuronales para predecir posibles actuaciones sobre el mercado y si bien es cierto que muchas han conseguido aproximaciones bastante buenas, no usan 100% estas cajas negras para poder ejecutar algoritmos 100% autónomos sino que son otro de los puntos de decisión para la entrada al mercado. Esto hace que estas máquinas sean muy sensibles a todos los movimientos generados por noticias, por eventos inesperados o por otras actuaciones de otros traders. Cabe decir pero que si que tiene un impacto indirecto en el mercado. Ya que este tipo de Inteligencia artificial es capaz de solucionar muchos de los problemas que el humano, por su incapacidad de estar en 100 sitios a la vez y absorber todo el conocimiento y sacar un resultado en cuestión de segundos, no puede hacer. La máquina, como máquina que es, puede hacerlo en milésimas de segundos a partir de una fuente de datos. Imaginaros que en vez de meter a la máquina datos del DAX, le introduzco discursos de Yellen o de Mario Draghi y le introduzco como ha reaccionado a cada palabra o cada frase en el mercado. Lo que puede predecirme es que el mercado puede tener una relación directa con lo que dicen los presidentes de los bancos centrales o también que si aparecen noticias en varios medios de comunicación como diarios, twitter o cualquier sitio así, estas redes neuronales sean capaces de identificar que si se habla de un tema concreto, se dice un tema concreto que anteriormente ha tenido un impacto sobre un mercado para el que ha sido entrenado, pueda reaccionar avisando a gestores o a las empresas para que reaccionen de la manera que sea (comprando, vendiendo o simplemente para que lo analicen). La verdad, es que incluso yo que he estudiado un poco sobre el tema, me pierdo ante tantas posibilidades y las que no sabemos realmente, pero sobretodo, que con el potencial y el dinero que tienen algunas grandes gestoras, esta herramienta es capaz de ayudar y mucho a tomar decisiones sobre flujos de datos inmensamente grande, esto es un hecho. Pues muy bien, hasta aquí el podcast de hoy. Espero que os haya gustado, que si os han surgido dudas podáis hacérmelas llegar al formulario de contacto y que os podáis suscribiros al canal y de darme un me gusta en iVoox y 5 estrellas en iTunes! ¡Muchas gracias! ¡Hasta el viernes! La entrada 77. Redes Neuronales en Trading aparece primero en Ferran P..

La tertulia semanal en la que nos echamos unas risas mientras repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: La Paradoja de Fermi, o ¿dónde están todos los extraterrestres?; Adiós al pionero de las Redes Neuronales; Acupuntura y Menopausia; ¿Constelación David Bowie?; Más vueltas al misterio de la Estrella de Tabby. En la foto, de izquierda a derecha: Carlos Westendorp, Andrés Asensio, Marian Martínez, Héctor Socas

La tertulia semanal en la que nos echamos unas risas mientras repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: La Paradoja de Fermi, o ¿dónde están todos los extraterrestres?; Adiós al pionero de las Redes Neuronales; Acupuntura y Menopausia; ¿Constelación David Bowie?; Más vueltas al misterio de la Estrella de Tabby. En la foto, de izquierda a derecha: Carlos Westendorp, Andrés Asensio, Marian Martínez, Héctor Socas

Coffee Break es la tertulia semanal en la que nos echamos unas risas mientras repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Subidón de ego: analizamos un blog según el cual somos mejores científicos que Stephen Hawking, Neil DeGrasse Tyson o Richard Dawkings; Las redes neuronales tras la inteligencia artificial de Google; La pirámide de Ceres; Baterías de flujo para competir con Tesla; Por qué debemos quemar el monte. En la foto: Natalia Ruiz Zelmanovitch, Joserra Arévalo, Manolo Vázquez, Carlos Westendorp, Héctor Socas.

Coffee Break es la tertulia semanal en la que nos echamos unas risas mientras repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Subidón de ego: analizamos un blog según el cual somos mejores científicos que Stephen Hawking, Neil DeGrasse Tyson o Richard Dawkings; Las redes neuronales tras la inteligencia artificial de Google; La pirámide de Ceres; Baterías de flujo para competir con Tesla; Por qué debemos quemar el monte. En la foto: Natalia Ruiz Zelmanovitch, Joserra Arévalo, Manolo Vázquez, Carlos Westendorp, Héctor Socas.

Del Cerebro al Mercado. Redes Neuronales Artificiales. Asignatura: Técnicas Estadísticas en Investigación de Mercados. Grado en Estadística Empresarial. Profesor: Xavier Barber i Vallés. Dpto. de Estadística, Matemáticas e Informática. Área de Estadística e Investigación Operativa. Proyecto PLE 2013. Universidad Miguel Hernández de Elche. Introducción a las Redes Neuronales Artificiales en el entorno del Marketing. Aplicaciones y librerías en R.

Tecnológico de Monterrey y Harvard: Colaboración en Posgrado.