3. Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton (Wimdledon, Reino Unido, 6 de diciembre de 1947) es un
informático británico. Hinton fue galardonado con el Premio Turing en 2018 junto
con Yoshua Bengio y Yann LeCun por su trabajo en deep learning.1
El británico comenzó estudiando psicología experimental en Cambridge,
precisamente porque lleva toda la vida tratando de responder a la misma
pregunta: ¿cuáles son los fundamentos del aprendizaje humano
Está planeando dividir "su tiempo entre su investigación universitaria y su trabajo
en Google".5
Hinton investiga en las maneras de utilizar redes neuronales para aprendizaje de
máquina, memoria, percepción y procesamiento de símbolos.
https://es.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton
4. Hinton, quien se ha manifestado por Skype al conocerse el fallo del premio, ha resumido estos
avances en una frase: "Ya no programas, sino que dejas que el ordenador
aprenda por sí mismo, justo como lo hace el cerebro
“El reconocimiento del habla es posible por las redes neuronales, cuando
hago una fotografía y no la encuentro, puedo buscarla por categoría
porque las redes neuronales saben lo que aparece en las fotos, aún no
me he acostumbrado a usar Google Assistant pero lo haré, y lo que sí que
uso mucho es el traductor de Google, que recientemente cambió su motor
y empezó a usar redes neuronales en las traducciones porque funcionan
mucho mejor""
https://www.elespanol.com/ciencia/tecnologia/20170117/
186731740_0.html
5. una máquina imita las
funciones «cognitivas» que los
humanos asocian con otras
mentes humanas, como por
ejemplo aprender y resolver
problemas
se trata de crear programas
capaces de generalizar
comportamientos a partir de
una información suministrada
en forma de ejemplos
conjunto de algoritmos que, usa
las redes neuronales igual que el
cerebro humano, capaces de
generar respuestas y actuar en
función de las conclusiones a las
que se llega por su combinación,
yuxtaposición o contradicción a
partir de un sistema de capas
que se ordenan en función de
una jerarquía
11. Ejemplos de Deep learning
Asistentes virtuales: Alexa o Siri o Cortana
Chatbots y bots de servicio
Reconocimiento facial
Automóviles sin conductor
Compras y entretenimiento personalizados: Esas sugerencias
que nos hace Netflix para terminar una serie y seguir con otra
o las sugerencias de Amazon que nos hace pensar ¿cómo
supo lo que necesito comprar?.
12. Preguntas
1.¿cómo se puede utilizar el aprendizaje profundo dentro del
aula?
2. ¿Cuáles beneficios o perjuicios para las prácticas educativas?
3.¿Cuál sería el rol docente en la implementación del aprendizaje
profundo?
4.¿ cuáles serian los retos de la educación frente a esta
tendencia?
