El documento presenta una introducción a conceptos clave de inteligencia artificial como machine learning, deep learning y redes neuronales. Explica brevemente diferentes tipos de machine learning como clasificación, clustering y detección de anomalías. Luego profundiza en conceptos de deep learning como redes neuronales convolucionales y cómo se entrenan modelos de deep learning de manera iterativa usando métodos como backpropagation y gradient descent. Finalmente, menciona algunas herramientas de Microsoft como Azure Machine Learning y Cognitive Services para aplicar estos conceptos.
En la actualidad, muchos dispositivos se encuentran conectados continuamente a Internet, desde teléfonos inteligentes hasta coches; televisiones; relojes y muchos otros dispositivos. Esta tendencia es creciente con una previsión de crecimiento que pasa de 3750 millones de objetos conectados en 2014 a 25000 millones de objetos conectados en 2020. Este crecimiento de objetos conectados a Internet ha hecho que aparezca el término Internet de las Cosas (The Internet of Things o IoT en inglés) y que puede ser definido como la interconexión entre objetos heterogéneos y ubicuos a través de Internet.
Uno de los principales problemas de Internet de las Cosas es la heterogeneidad de los lenguajes y plataformas de desarrollo de software para los distintos dispositivos de los fabricantes, así como la falta de estándares .
Se propone el uso de meta-modelos y lenguajes de dominio específico para la creación de sistemas que permitan programar, actuar, detectar e interconectar objetos de Internet de las Cosas.
Se presentará un caso práctico de un meta-modelo con un lenguaje de dominio específico basado en una extensión de una red social muy popular.
Conferencia impartida en el ARDUINO Day. Donde se compartieron experiencias sobre IoT. su definición, la arquitectura de capas de IoT, plataformas de IoT y aquellas que son Open Source.
Hoy por hoy las bibliotecas se están convirtiendo en centros de apoyo tecnológico para que las personas de todo tipo puedan participar integral y activamente en las oportunidades que ofrece la sociedad de la información, desde impresión 3D, Blockchain. sistemas robotizados, RFID, Drones, la internet de las cosas hasta la Smart Library o biblioteca inteligente. En la parte final también hemos recogido las tendencias tecnológicas más sorprendentes como la tecnología verde, la tecnología de los sentidos, la Internet de los cuerpos, las nuevas tarjetas eSIM, o identificación facial.
En la actualidad, muchos dispositivos se encuentran conectados continuamente a Internet, desde teléfonos inteligentes hasta coches; televisiones; relojes y muchos otros dispositivos. Esta tendencia es creciente con una previsión de crecimiento que pasa de 3750 millones de objetos conectados en 2014 a 25000 millones de objetos conectados en 2020. Este crecimiento de objetos conectados a Internet ha hecho que aparezca el término Internet de las Cosas (The Internet of Things o IoT en inglés) y que puede ser definido como la interconexión entre objetos heterogéneos y ubicuos a través de Internet.
Uno de los principales problemas de Internet de las Cosas es la heterogeneidad de los lenguajes y plataformas de desarrollo de software para los distintos dispositivos de los fabricantes, así como la falta de estándares .
Se propone el uso de meta-modelos y lenguajes de dominio específico para la creación de sistemas que permitan programar, actuar, detectar e interconectar objetos de Internet de las Cosas.
Se presentará un caso práctico de un meta-modelo con un lenguaje de dominio específico basado en una extensión de una red social muy popular.
Conferencia impartida en el ARDUINO Day. Donde se compartieron experiencias sobre IoT. su definición, la arquitectura de capas de IoT, plataformas de IoT y aquellas que son Open Source.
Hoy por hoy las bibliotecas se están convirtiendo en centros de apoyo tecnológico para que las personas de todo tipo puedan participar integral y activamente en las oportunidades que ofrece la sociedad de la información, desde impresión 3D, Blockchain. sistemas robotizados, RFID, Drones, la internet de las cosas hasta la Smart Library o biblioteca inteligente. En la parte final también hemos recogido las tendencias tecnológicas más sorprendentes como la tecnología verde, la tecnología de los sentidos, la Internet de los cuerpos, las nuevas tarjetas eSIM, o identificación facial.
En este webinar queremos inspirarte, mostrándote las tecnologías de IA que ya dominan nuestro entorno, y ponerte las pilas con todo lo que está por venir en materia de Asistentes Virtuales, reconocimiento de imágenes, de voz o de aprendizaje automático. Hablaremos de:
Machine Learning
Cognitive Services
Deep Learning
Un pequeño paso en IoT un gran paso para su carreraSoftware Guru
El advenimiento de microminiaturización, el avance en las capacidades de procesamiento y las demandas de automatización están propiciando nuevos campos para el desarrollo profesional. En esta sesión veremos los pequeños cambios que trae consigo entrar a la revolución industrial 4.0, desde ecosistemas de trabajo, arquitecturas de soluciones, perfiles para equipos multidisciplinarios, incluyendo metodologías de desarrollo.
La industria 4.0 está formada por una serie de nuevas tecnologías inteligentes que se integran en las organizaciones y sociedades. Las mismas son: Big Data, IoT (Internet of Things), Realidad Aumentada, RPA (Robotic Process Automation), Blockchain, Simulación, Cloud Computing, Inteligencia Artificial, Impresión 3D, Ciberseguridad.
Material de Nubiral.
https://www.nubiral.com
Tecnologías de Interacción Humano-Computadora para Sistemas de Información Co...Gabriel Gonzalez Serna
Tecnologías de la Web Semántica
Procesamiento de lenguaje natural (PLN)
Sistemas Basados en Conocimiento
Vigilancia tecnológica
Tecnologías Context-Awarness
Servicios Basados en Localización (LBS)
Sistemas conscientes del contexto (CAS)
VLCSofting 2017 - Modernizando las fábricas hacia el concepto de factorías 4....Alberto Diaz Martin
El IoT es la revolución de la industria actual, para llevarla a un nivel en el que todas las máquinas de un proceso o una planta industrial estén interconectadas y puedan adaptarse a las necesidades de la producción. Monitorizando qué hacen las máquinas, cómo de bien lo hacen, qué problemas tienen, qué mantenimiento necesitan, y llegarán a ser capaces incluso de prever cuando se van a estropear o de decidir ellas solas cuánto deben fabricar para cubrir los pedidos de los clientes.
En esta sesión veremos cómo aprovechar las capacidades de IoT de Azure para transformar los procesos de la fábrica y mejorar su capacidad de producción. Os mostraremos como conectar un brazo robótico industrial y los diversos dispositivos que encontraremos en una linea de producción a Azure, ver sus datos de proceso, analizar la información con Power BI y predecir sus tiempos de mantenimiento con Machine Learning.
Cristobal Urenda, CEO de A10, entrega una visión general sobre la industria junto a los representantes de las compañías líderes en Big Data y Analytics que participan en este seminario: HPE y Qlik.
En este webinar queremos inspirarte, mostrándote las tecnologías de IA que ya dominan nuestro entorno, y ponerte las pilas con todo lo que está por venir en materia de Asistentes Virtuales, reconocimiento de imágenes, de voz o de aprendizaje automático. Hablaremos de:
Machine Learning
Cognitive Services
Deep Learning
Un pequeño paso en IoT un gran paso para su carreraSoftware Guru
El advenimiento de microminiaturización, el avance en las capacidades de procesamiento y las demandas de automatización están propiciando nuevos campos para el desarrollo profesional. En esta sesión veremos los pequeños cambios que trae consigo entrar a la revolución industrial 4.0, desde ecosistemas de trabajo, arquitecturas de soluciones, perfiles para equipos multidisciplinarios, incluyendo metodologías de desarrollo.
La industria 4.0 está formada por una serie de nuevas tecnologías inteligentes que se integran en las organizaciones y sociedades. Las mismas son: Big Data, IoT (Internet of Things), Realidad Aumentada, RPA (Robotic Process Automation), Blockchain, Simulación, Cloud Computing, Inteligencia Artificial, Impresión 3D, Ciberseguridad.
Material de Nubiral.
https://www.nubiral.com
Tecnologías de Interacción Humano-Computadora para Sistemas de Información Co...Gabriel Gonzalez Serna
Tecnologías de la Web Semántica
Procesamiento de lenguaje natural (PLN)
Sistemas Basados en Conocimiento
Vigilancia tecnológica
Tecnologías Context-Awarness
Servicios Basados en Localización (LBS)
Sistemas conscientes del contexto (CAS)
VLCSofting 2017 - Modernizando las fábricas hacia el concepto de factorías 4....Alberto Diaz Martin
El IoT es la revolución de la industria actual, para llevarla a un nivel en el que todas las máquinas de un proceso o una planta industrial estén interconectadas y puedan adaptarse a las necesidades de la producción. Monitorizando qué hacen las máquinas, cómo de bien lo hacen, qué problemas tienen, qué mantenimiento necesitan, y llegarán a ser capaces incluso de prever cuando se van a estropear o de decidir ellas solas cuánto deben fabricar para cubrir los pedidos de los clientes.
En esta sesión veremos cómo aprovechar las capacidades de IoT de Azure para transformar los procesos de la fábrica y mejorar su capacidad de producción. Os mostraremos como conectar un brazo robótico industrial y los diversos dispositivos que encontraremos en una linea de producción a Azure, ver sus datos de proceso, analizar la información con Power BI y predecir sus tiempos de mantenimiento con Machine Learning.
Cristobal Urenda, CEO de A10, entrega una visión general sobre la industria junto a los representantes de las compañías líderes en Big Data y Analytics que participan en este seminario: HPE y Qlik.
Es un diagrama para La asistencia técnica o apoyo técnico es brindada por las compañías para que sus clientes puedan hacer uso de sus productos o servicios de la manera en que fueron puestos a la venta.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
1. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
AI: Machine Learning y
Deep Learning
Desmitificados
Ricardo Gonzalez Vargas - @rgonv
Microsoft Regional Director
2. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Ricardo Gonzalez Vargas
Microsoft Regional Director
CEO - Androcial Media Inc / womyads.com
CTO – Zylo Blockchain
@rgonv – rgonv@hotmail.com
Ricardo Gonzalez Vargas
BlockchainMachine LearningCloud Architecture
3. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Agenda
Inteligencia Artificial
Machine Learning
Aproximaciones para utilizar AI
Que es ML y DL por dentro?
Que herramientas tengo para usarlos?
4. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
AI vs ML vs RL vs DL
• AI : Dispositivos diseñados para
actuar de manera inteligente
• ML: Lograr que la maquina actúe
sin haberla programado
explícitamente para ello
• RL: Buscar automáticamente
características relevantes de la
información
• DL: encadena múltiples niveles
para representar jerarquías de
abstracción
5. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Machine Learning
• Encontrar (y explotar) patrones en los datos
• Reemplazar “humanos escribiendo código" por
“humanos suministrando datos"
• El Sistema se da cuenta de lo que quiere la
persona en base a ejemplos
• Necesidad de abstraer de ejemplos de
"entrenamiento" a ejemplos de "prueba"
• El aspecto más central en ML: generalización
• Comienza con una pregunta muy especifica
6. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Machine Learning
• Cuánto / cuántos
• A que clase pertenece esto?
• ¿Hay diferentes grupos? a que pertenece?
• Es esto raro? Atipico?
• ¿Qué opción debería elegir?
7. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Machine Learning
(regresión)
cuánto / cuántos
(clasificación)
A que clase pertenece esto?
(clustering)
¿Hay diferentes grupos? a que pertenece?
(detección de anomalías)
es esto raro?
(recomendación)
¿Qué opción debería elegir?
10. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Incluya en sus aplicaciones, sitios
web, bots, algoritmos inteligentes
para ver, escuchar, hablar entender
e interpretar las necesidades del
usuario a través de métodos
naturales de comunicación
49. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Nuevos pesos W Pesos actuales W
Tasa de Aprendizaje
Derivada de la
function de
costo
50. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Gradiente de la
Funcion de costo
Nuevos pesos W Pesos actuales W
Tasa de Aprendizaje
51. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Entonces …
• x – Imágenes de entrada
• y – Respuesta de la clasificación
• Función del modelo
• Función de costo/Perdida – error
Cuadrado mínimo
• Método de optimización – gradiente
descendente
52. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Data Scientists Developers
53. CPUGPU
ML HW
DSPFPGA
High level API &
Framework Frontends
Hardware Vendor
Libraries & Devices
Interoperabilidad Transparente
ONNX.ai
54. IoT / AI / BI /
HOLOLENS Proceso General de utilizacion de IA
Data Sources Model Train with Cloud AI Deploy Consume
AC TION
INTELLIGENC EDATA
Azure Machine
Learning
WindowsML
Model: VGG-13
Code:
CNTK
Face Emotion Recognition
12 emotion labels
28,709 training images
3,589 test images
3,589 validation images
Visual Studio
Tools for AI
Manage Models
Azure
Deep Learning GPU VM
55. IoT / AI / BI /
HOLOLENS Proceso General de utilizacion de IA
Data Sources Model Train with Cloud AI Deploy Consume
AC TION
INTELLIGENC EDATA
Azure Machine
Learning
IoT Hub
WindowsML
IOT Edge
Model:
DenseNet-121
Code:
Keras +
TensorFlow
National Institute
of Health
Chest Xray Data
112,120 images
14 pathology labels
30,805 unique patients
Visual Studio
Tools for AI
Manage Models
Azure
Deep Learning GPU VM
VSTS +
CI/CD
CosmosDB +
Azure Functions
NuGet
56. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Servicios de AI en Azure
Pre-Built AI
Azure Cognitive Services
Conversational AI
Azure Bot Services
Custom AI
Azure Machine Learning
57. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Integradas con Azure Machine Learning
Crear facilmente modelos de deep learning
Escalar con Azure Batch AI
Generar codigo C# a partir de modelos TensorFlow & ONNX
Convertir modelos a ONNX
Monitorear el entrenamiento de modelos y la utilizacion de
& GPU
Visualizar el procesamiento de modelos con la integracion
de herramientas abiertas como TensorBoard
Iniciar facilmente con la galleria de ejemplos
VS Tools for AI
Herramientas productivas para el
desarrollo y entrenamiento de
modelos para enriquecer aplicaciones
58. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Los recursos estan disponibles
Learn more about
Cognitive Services
Azure ML
Visual Studio Tools for AI
Deep Learning VMs
Batch AI
ML.Net
59. IoT / AI / BI /
HOLOLENS
IoT / AI / BI /
HOLOLENS
Ricardo Gonzalez Vargas
Microsoft Regional Director
CEO - Androcial Media Inc / womyads.com
CTO – Zylo Blockchain
@rgonv – rgonv@hotmail.com
Ricardo Gonzalez Vargas
BlockchainMachine LearningCloud Architecture