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Código Máquina: Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos Octavio Gutierrez
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- Technologie
Código Máquina es un Podcast orientado a difundir conocimientos sobre Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
Los episodios exploran aplicaciones relevantes, interesantes y/o divertidas de la inteligencia artificial y ciencia de datos. Además, frecuentemente se mencionan las implicaciones éticas de la investigación presentada.
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Regresión VS Clasificación en Machine Learning (Aprendizaje de Máquina | Aprendizaje Automático)
Los problemas que comúnmente se resuelven con técnicas de aprendizaje de máquina se pueden categorizar en problemas de regresión y problemas de clasificación. En este episodio se explican ambos tipos de problemas.
Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:
https://youtu.be/iEqdtiW_UdY
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Aprendizaje de Máquina Supervisado y NO Supervisado - Machine Learning | Aprendizaje Automático
El aprendizaje de máquina (o machine learning) se puede categorizar en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado. En este video se explica cómo aprenden las técnicas de aprendizaje de máquina tanto de forma Supervisada como NO Supervisada (usando un contexto de emoticones).
Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:
https://youtu.be/OmeoSewA2D0
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¿Qué es la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje de Máquina (o Machine Learning) y en qué difieren
Los términos "inteligencia artificial" y "aprendizaje de máquina" comúnmente se utilizan indistintamente, sin embargo, estos términos no son enteramente sinónimos. En este episodio se explican definiciones provistas por grandes investigadores y se ejemplifican los conceptos utilizando el contexto de un videojuego de carreras.
Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:
https://youtu.be/KOVBu-jn3dQ
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De Texto a Imagenes con Deep Learning - DALL-E-2 de OpenAI e IMAGEN de Google
Este episodio presenta los avances más recientes en la creación de imágenes realistas a partir de texto en lenguaje natural.
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Referencias utilizadas dentro de este episodio:
Ramesh, A., Dhariwal, P., Nichol, A., Chu, C., & Chen, M. (2022). Hierarchical text-conditional image generation with clip latents. arXiv preprint arXiv:2204.06125.
https://openai.com/dall-e-2/
https://imagen.research.google/
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Conversación privada con la Inteligencia Artificial de OpenAI (GPT-3)
Este episodio presenta una conversación privada entre mi persona y el modelo text-davinci-002 de la serie GPT-3 de OpenAI, el cual como ella misma se define es una red neuronal grande que está entrenada con muchos datos y que cuando se le da una tarea, ella intenta encontrar la mejor manera de realizarla.
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Mi Psicologo Artificial y Yo
Episodio sobre aplicaciones de la inteligencia artificial dentro de la psicología y psiquiatría.
Referencias utilizadas dentro de este episodio: Craig, T. K., Rus-Calafell, M., Ward, T., Leff, J. P., Huckvale, M., Howarth, E., ... & Garety, P. A. (2018). AVATAR therapy for auditory verbal hallucinations in people with psychosis: a single-blind, randomised controlled trial. The Lancet Psychiatry, 5(1), 31-40. Dosovitsky, G., Pineda, B. S., Jacobson, N. C., Chang, C., & Bunge, E. L. (2020). Artificial intelligence chatbot for depression: descriptive study of usage. JMIR Formative Research, 4(11), e17065. Fakhoury, M. (2019). Artificial intelligence in psychiatry. In Frontiers in Psychiatry (pp. 119-125). Springer, Singapore. Pauw, L., Sauter, D., van Kleef, G., Lucas, G., Gratch, J., & Fischer, A. (2022). The Avatar Will See You Now: Support from a Virtual Human Provides Socio-Emotional Benefits. #Podcast #InteligenciaArtificial #MachineLearning #Ciencia #Tecnología #AprendizajeDeMaquina #AprendizajeAutomatico
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