Introducción a la IA generativa. Slides de una charla de 20 minutos que impartí en el otro día sobre IA generativa. Es el resumen de una charla extendida que tengo sobre la IA generativa.
This presentation presents an overview of the challenges and opportunities of generative artificial intelligence in Web3. It includes a brief research history of generative AI as well as some of its immediate applications in Web3.
Introduction To TensorFlow | Deep Learning Using TensorFlow | TensorFlow Tuto...Edureka!
In this TensorFlow tutorial, you will be learning all the basics of TensorFlow and how to create a Deep Learning Model. It includes the following topics:
1. Deep Learning vs Machine Learning
2. What is TensorFlow?
3. TensorFlow Use-Case
AI-Powered Streaming Analytics for Real-Time Customer ExperienceDatabricks
Interacting with customers in the moment and in a relevant, meaningful way can be challenging to organizations faced with hundreds of various data sources at the edge, on-premises, and in multiple clouds.
To capitalize on real-time customer data, you need a data management infrastructure that allows you to do three things:
1) Sense-Capture event data and stream data from a source, e.g. social media, web logs, machine logs, IoT sensors.
2) Reason-Automatically combine and process this data with existing data for context.
3) Act-Respond appropriately in a reliable, timely, consistent way. In this session we’ll describe and demo an AI powered streaming solution that can tackle the entire end-to-end sense-reason-act process at any latency (real-time, streaming, and batch) using Spark Structured Streaming.
The solution uses AI (e.g. A* and NLP for data structure inference and machine learning algorithms for ETL transform recommendations) and metadata to automate data management processes (e.g. parse, ingest, integrate, and cleanse dynamic and complex structured and unstructured data) and guide user behavior for real-time streaming analytics. It’s built on Spark Structured Streaming to take advantage of unified API’s, multi-latency and event time-based processing, out-of-order data delivery, and other capabilities.
You will gain a clear understanding of how to use Spark Structured Streaming for data engineering using an intelligent data streaming solution that unifies fast-lane data streaming and batch lane data processing to deliver in-the-moment next best actions that improve customer experience.
leewayhertz.com-The architecture of Generative AI for enterprises.pdfKristiLBurns
Generative AI is quickly becoming popular among enterprises, with various applications being developed that can change how businesses operate. From code generation to product design and engineering, generative AI impacts a range of enterprise applications.
Presenting the landscape of AI/ML in 2023 by introducing a quick summary of the last 10 years of its progress, current situation, and looking at things happening behind the scene.
When working with big data or complex algorithms, we often look to parallelize our code to optimize runtime. By taking advantage of a GPUs 1000+ cores, a data scientist can quickly scale out solutions inexpensively and sometime more quickly than using traditional CPU cluster computing. In this webinar, we will present ways to incorporate GPU computing to complete computationally intensive tasks in both Python and R.
See the full presentation here: 👉 https://vimeo.com/153290051
Learn more about the Domino data science platform: https://www.dominodatalab.com
An Introduction to Generative AI - May 18, 2023CoriFaklaris1
For this plenary talk at the Charlotte AI Institute for Smarter Learning, Dr. Cori Faklaris introduces her fellow college educators to the exciting world of generative AI tools. She gives a high-level overview of the generative AI landscape and how these tools use machine learning algorithms to generate creative content such as music, art, and text. She then shares some examples of generative AI tools and demonstrate how she has used some of these tools to enhance teaching and learning in the classroom and to boost her productivity in other areas of academic life.
This presentation presents an overview of the challenges and opportunities of generative artificial intelligence in Web3. It includes a brief research history of generative AI as well as some of its immediate applications in Web3.
Introduction To TensorFlow | Deep Learning Using TensorFlow | TensorFlow Tuto...Edureka!
In this TensorFlow tutorial, you will be learning all the basics of TensorFlow and how to create a Deep Learning Model. It includes the following topics:
1. Deep Learning vs Machine Learning
2. What is TensorFlow?
3. TensorFlow Use-Case
AI-Powered Streaming Analytics for Real-Time Customer ExperienceDatabricks
Interacting with customers in the moment and in a relevant, meaningful way can be challenging to organizations faced with hundreds of various data sources at the edge, on-premises, and in multiple clouds.
To capitalize on real-time customer data, you need a data management infrastructure that allows you to do three things:
1) Sense-Capture event data and stream data from a source, e.g. social media, web logs, machine logs, IoT sensors.
2) Reason-Automatically combine and process this data with existing data for context.
3) Act-Respond appropriately in a reliable, timely, consistent way. In this session we’ll describe and demo an AI powered streaming solution that can tackle the entire end-to-end sense-reason-act process at any latency (real-time, streaming, and batch) using Spark Structured Streaming.
The solution uses AI (e.g. A* and NLP for data structure inference and machine learning algorithms for ETL transform recommendations) and metadata to automate data management processes (e.g. parse, ingest, integrate, and cleanse dynamic and complex structured and unstructured data) and guide user behavior for real-time streaming analytics. It’s built on Spark Structured Streaming to take advantage of unified API’s, multi-latency and event time-based processing, out-of-order data delivery, and other capabilities.
You will gain a clear understanding of how to use Spark Structured Streaming for data engineering using an intelligent data streaming solution that unifies fast-lane data streaming and batch lane data processing to deliver in-the-moment next best actions that improve customer experience.
leewayhertz.com-The architecture of Generative AI for enterprises.pdfKristiLBurns
Generative AI is quickly becoming popular among enterprises, with various applications being developed that can change how businesses operate. From code generation to product design and engineering, generative AI impacts a range of enterprise applications.
Presenting the landscape of AI/ML in 2023 by introducing a quick summary of the last 10 years of its progress, current situation, and looking at things happening behind the scene.
When working with big data or complex algorithms, we often look to parallelize our code to optimize runtime. By taking advantage of a GPUs 1000+ cores, a data scientist can quickly scale out solutions inexpensively and sometime more quickly than using traditional CPU cluster computing. In this webinar, we will present ways to incorporate GPU computing to complete computationally intensive tasks in both Python and R.
See the full presentation here: 👉 https://vimeo.com/153290051
Learn more about the Domino data science platform: https://www.dominodatalab.com
An Introduction to Generative AI - May 18, 2023CoriFaklaris1
For this plenary talk at the Charlotte AI Institute for Smarter Learning, Dr. Cori Faklaris introduces her fellow college educators to the exciting world of generative AI tools. She gives a high-level overview of the generative AI landscape and how these tools use machine learning algorithms to generate creative content such as music, art, and text. She then shares some examples of generative AI tools and demonstrate how she has used some of these tools to enhance teaching and learning in the classroom and to boost her productivity in other areas of academic life.
Now is the time to unravel the mysteries of cloud computing. The speaker is going to brief about Generative AI in the session that is related to study Jams 2023
Vertex AI - Unified ML Platform for the entire AI workflow on Google CloudMárton Kodok
Vertex AI is a managed ML platform for practitioners to accelerate experiments and deploy AI models.
Enhanced developer experience
- Build with the groundbreaking ML tools that power Google
- Approachable from the non-ML developer perspective (AutoML, managed models, training)
- Ease the life of a data scientist/ML (has feature store, managed datasets, endpoints, notebooks)
- Infrastructure management overhead have been almost completely eliminated
- Unified UI for the entire ML workflow
- End-to-end integration for data and AI with build pipelines that outperform and solve complex ML tasks
- Explainable AI and TensorBoard to visualize and track ML experiments
This report offers an in-depth exploration of the application and potential of ChatGPT, a sophisticated AI conversational model developed by OpenAI. With over 100 practical examples of prompts, we aim to demonstrate the breadth of the model's capacity and its utility across diverse fields and industries, such as education, customer service, research, entertainment, and more.
Introduction:
ChatGPT is a highly advanced machine learning model that utilizes a transformer architecture for generating human-like text based on given prompts. It's part of OpenAI's GPT (Generative Pretrained Transformer) series, and as of our knowledge cutoff in 2021, its latest version is GPT-4. It has proven to be a transformative tool for various applications, such as drafting emails, writing code, creating content, answering queries, tutoring in various subjects, translating languages, simulating characters for video games, and more.
Chapter 1: Understanding ChatGPT
In this chapter, we delve into the basics of ChatGPT, starting with its origins and development. We touch on the model's architecture, including its use of attention mechanisms and transformer models, its training process using reinforcement learning from human feedback, and how it generates responses.
Here, we explore some of the myriad applications of ChatGPT across multiple sectors. We discuss how it's revolutionizing customer service by providing 24/7 support, aiding in education by personalizing learning, assisting researchers with literature reviews, and even creating dialogue for video games. Real-world examples and case studies are included to illustrate these applications.
This chapter serves as a comprehensive guide for utilizing ChatGPT effectively. We provide over 100 prompt examples spanning various fields, like marketing, healthcare, entertainment, etc. These prompts range from simple inquiries to complex, layered questions, giving readers a thorough understanding of how to harness the full potential of ChatGPT.
While the potential of ChatGPT is unquestionable, it's crucial to address the ethical implications of its use. This chapter delves into areas such as data privacy, the risk of misuse, and the importance of transparency. We also contemplate the future directions of AI conversation models like ChatGPT, discussing the potential for even more nuanced understanding and response generation.
In our concluding remarks, we reflect on the transformative potential of ChatGPT and similar AI models. We emphasize the model's ability to democratize access to information, offer personalized learning and support, and the broader implications for society.
In this presentation, we walk through some of the tips and tricks of using ChatGPT to better one's prompts interacting with ChatGPT. Hope you find it useful :-)
Conversational AI with Transformer ModelsDatabricks
With the advancements in Artificial Intelligence (AI) and cognitive technologies, automation has been a key prospect for many enterprises in various domains. Conversational AI is one such area where many organizations are heavily investing in.
In this session, we discuss the building blocks of conversational agents, Natural Language Understanding Engine with transformer models which have proven to offer state of the art results in standard NLP tasks.
We will first talk about the advantages of Transformer models over RNN/LSTM models and later talk about knowledge distillation and model compression techniques to make these parameter heavy models work in production environments with limited resources.
Key takeaways:
Understanding the building blocks & flow of Conversational Agents.
Advantages of Transformer based models over RNN/LSTMS
Knowledge distillation techniques
Different model compressions techniques including Quantization
Sample code in PyTorch & TF2
🔹How will AI-based content-generating tools change your mission and products?
🔹This complimentary webinar [ON-DEMAND] explores multiple use cases that drive adoption in their early adopter customer base to provide product leaders with insights into the future of generative AI-powered businesses, and the potential generative AI holds for driving innovation and improving business processes.
Verifiable Credentials, Self Sovereign Identity and DLTs Vasiliy Suvorov
My talk from Crypto Valley Conference 2018 on emerging standards in Self-Sovereign Identity, Technology behind it, Overview of implementations and how to use it with blockchain and DLT systems.
Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT_ Build Intelligent Chatbots, Content G...BIHI Oussama
Written in clear and concise language, Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT includes easy-to-follow examples to help you understand and apply the concepts to your projects. Python code examples are available in a GitHub repository, and the book includes a glossary of key terms. Ready to harness the power of large language models in your applications? This book is a must.
You'll learn:
The fundamentals and benefits of ChatGPT and GPT-4 and how they work
How to integrate these models into Python-based applications for NLP tasks
How to develop applications using GPT-4 or ChatGPT APIs in Python for text generation, question answering, and content summarization, among other tasks
Advanced GPT topics including prompt engineering, fine-tuning models for specific tasks,
Global Azure Bootcamp Pune 2023 - Lead the AI era with Microsoft Azure.pdfAroh Shukla
In the era of AI, you can lead and empower your users with the latest innovation of Azure. In this keynote, we will cover
1. Microsoft and OpenAI partnership
2. Azure OpenAI Service
3. Azure AI stack
4. Azure OpenAI Service Capabilities
5. Top Capabilities and Use Cases
6. Power Platform and Azure OpenAI Integration
Unlocking the Power of Generative AI An Executive's Guide.pdfPremNaraindas1
Generative AI is here, and it can revolutionize your business. With its powerful capabilities, this technology can help companies create more efficient processes, unlock new insights from data, and drive innovation. But how do you make the most of these opportunities?
This guide will provide you with the information and resources needed to understand the ins and outs of Generative AI, so you can make informed decisions and capitalize on the potential. It covers important topics such as strategies for leveraging large language models, optimizing MLOps processes, and best practices for building with Generative AI.
Flutter + tensor flow lite = awesome sauceAmit Sharma
Presentation for DCFlutter Meetup Monday, September 30, 2019
In this presentation, you will learn how to create and use a TensorFlow Lite model for object detection in Flutter. We will discuss transfer learning, TensorFlow model training, TensorFlow model conversion to TensorFlow Lite, and Flutter app architecture to use an ML model to solve real-world problems.
Additionally, you will learn machine learning and TensorFlow basics with live examples and code walkthroughs. Please join us for a deep dive session on machine learning in Flutter using TensorFlow Lite.
Estamos a las puertas de la inteligenciación de todo. El auge del Machine Learning, y que escuchemos hablar de ello en todas partes, es la evidencia práctica del resurgir de la Inteligencia Artificial, que había estado hibernando hasta hoy en películas y laboratorios. La era de la inteligenciación ha empezado a transformarlo todo, y convergirá en pocos años con otras tendencias tecnológicas que hará de este cambio algo radical en todos los ámbitos sociales y económicos. Y esto sólo será el principio. Pronto todo irá muy deprisa. Nuestra vida va a cambiar radicalmente gracias a la inteligencia artificial. #Bilbostack2018
Now is the time to unravel the mysteries of cloud computing. The speaker is going to brief about Generative AI in the session that is related to study Jams 2023
Vertex AI - Unified ML Platform for the entire AI workflow on Google CloudMárton Kodok
Vertex AI is a managed ML platform for practitioners to accelerate experiments and deploy AI models.
Enhanced developer experience
- Build with the groundbreaking ML tools that power Google
- Approachable from the non-ML developer perspective (AutoML, managed models, training)
- Ease the life of a data scientist/ML (has feature store, managed datasets, endpoints, notebooks)
- Infrastructure management overhead have been almost completely eliminated
- Unified UI for the entire ML workflow
- End-to-end integration for data and AI with build pipelines that outperform and solve complex ML tasks
- Explainable AI and TensorBoard to visualize and track ML experiments
This report offers an in-depth exploration of the application and potential of ChatGPT, a sophisticated AI conversational model developed by OpenAI. With over 100 practical examples of prompts, we aim to demonstrate the breadth of the model's capacity and its utility across diverse fields and industries, such as education, customer service, research, entertainment, and more.
Introduction:
ChatGPT is a highly advanced machine learning model that utilizes a transformer architecture for generating human-like text based on given prompts. It's part of OpenAI's GPT (Generative Pretrained Transformer) series, and as of our knowledge cutoff in 2021, its latest version is GPT-4. It has proven to be a transformative tool for various applications, such as drafting emails, writing code, creating content, answering queries, tutoring in various subjects, translating languages, simulating characters for video games, and more.
Chapter 1: Understanding ChatGPT
In this chapter, we delve into the basics of ChatGPT, starting with its origins and development. We touch on the model's architecture, including its use of attention mechanisms and transformer models, its training process using reinforcement learning from human feedback, and how it generates responses.
Here, we explore some of the myriad applications of ChatGPT across multiple sectors. We discuss how it's revolutionizing customer service by providing 24/7 support, aiding in education by personalizing learning, assisting researchers with literature reviews, and even creating dialogue for video games. Real-world examples and case studies are included to illustrate these applications.
This chapter serves as a comprehensive guide for utilizing ChatGPT effectively. We provide over 100 prompt examples spanning various fields, like marketing, healthcare, entertainment, etc. These prompts range from simple inquiries to complex, layered questions, giving readers a thorough understanding of how to harness the full potential of ChatGPT.
While the potential of ChatGPT is unquestionable, it's crucial to address the ethical implications of its use. This chapter delves into areas such as data privacy, the risk of misuse, and the importance of transparency. We also contemplate the future directions of AI conversation models like ChatGPT, discussing the potential for even more nuanced understanding and response generation.
In our concluding remarks, we reflect on the transformative potential of ChatGPT and similar AI models. We emphasize the model's ability to democratize access to information, offer personalized learning and support, and the broader implications for society.
In this presentation, we walk through some of the tips and tricks of using ChatGPT to better one's prompts interacting with ChatGPT. Hope you find it useful :-)
Conversational AI with Transformer ModelsDatabricks
With the advancements in Artificial Intelligence (AI) and cognitive technologies, automation has been a key prospect for many enterprises in various domains. Conversational AI is one such area where many organizations are heavily investing in.
In this session, we discuss the building blocks of conversational agents, Natural Language Understanding Engine with transformer models which have proven to offer state of the art results in standard NLP tasks.
We will first talk about the advantages of Transformer models over RNN/LSTM models and later talk about knowledge distillation and model compression techniques to make these parameter heavy models work in production environments with limited resources.
Key takeaways:
Understanding the building blocks & flow of Conversational Agents.
Advantages of Transformer based models over RNN/LSTMS
Knowledge distillation techniques
Different model compressions techniques including Quantization
Sample code in PyTorch & TF2
🔹How will AI-based content-generating tools change your mission and products?
🔹This complimentary webinar [ON-DEMAND] explores multiple use cases that drive adoption in their early adopter customer base to provide product leaders with insights into the future of generative AI-powered businesses, and the potential generative AI holds for driving innovation and improving business processes.
Verifiable Credentials, Self Sovereign Identity and DLTs Vasiliy Suvorov
My talk from Crypto Valley Conference 2018 on emerging standards in Self-Sovereign Identity, Technology behind it, Overview of implementations and how to use it with blockchain and DLT systems.
Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT_ Build Intelligent Chatbots, Content G...BIHI Oussama
Written in clear and concise language, Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT includes easy-to-follow examples to help you understand and apply the concepts to your projects. Python code examples are available in a GitHub repository, and the book includes a glossary of key terms. Ready to harness the power of large language models in your applications? This book is a must.
You'll learn:
The fundamentals and benefits of ChatGPT and GPT-4 and how they work
How to integrate these models into Python-based applications for NLP tasks
How to develop applications using GPT-4 or ChatGPT APIs in Python for text generation, question answering, and content summarization, among other tasks
Advanced GPT topics including prompt engineering, fine-tuning models for specific tasks,
Global Azure Bootcamp Pune 2023 - Lead the AI era with Microsoft Azure.pdfAroh Shukla
In the era of AI, you can lead and empower your users with the latest innovation of Azure. In this keynote, we will cover
1. Microsoft and OpenAI partnership
2. Azure OpenAI Service
3. Azure AI stack
4. Azure OpenAI Service Capabilities
5. Top Capabilities and Use Cases
6. Power Platform and Azure OpenAI Integration
Unlocking the Power of Generative AI An Executive's Guide.pdfPremNaraindas1
Generative AI is here, and it can revolutionize your business. With its powerful capabilities, this technology can help companies create more efficient processes, unlock new insights from data, and drive innovation. But how do you make the most of these opportunities?
This guide will provide you with the information and resources needed to understand the ins and outs of Generative AI, so you can make informed decisions and capitalize on the potential. It covers important topics such as strategies for leveraging large language models, optimizing MLOps processes, and best practices for building with Generative AI.
Flutter + tensor flow lite = awesome sauceAmit Sharma
Presentation for DCFlutter Meetup Monday, September 30, 2019
In this presentation, you will learn how to create and use a TensorFlow Lite model for object detection in Flutter. We will discuss transfer learning, TensorFlow model training, TensorFlow model conversion to TensorFlow Lite, and Flutter app architecture to use an ML model to solve real-world problems.
Additionally, you will learn machine learning and TensorFlow basics with live examples and code walkthroughs. Please join us for a deep dive session on machine learning in Flutter using TensorFlow Lite.
Estamos a las puertas de la inteligenciación de todo. El auge del Machine Learning, y que escuchemos hablar de ello en todas partes, es la evidencia práctica del resurgir de la Inteligencia Artificial, que había estado hibernando hasta hoy en películas y laboratorios. La era de la inteligenciación ha empezado a transformarlo todo, y convergirá en pocos años con otras tendencias tecnológicas que hará de este cambio algo radical en todos los ámbitos sociales y económicos. Y esto sólo será el principio. Pronto todo irá muy deprisa. Nuestra vida va a cambiar radicalmente gracias a la inteligencia artificial. #Bilbostack2018
Tendencias Marketing 2022 - Un enfoque distintoIván Fanego
Cada año reflexionamos sobre las tendencias del próximo para marketing. Casi siempre nos equivocamos. Por eso hago aquí adopto un enfoque distinto: qué es más probable que vaya a permanecer.
¿Quieres saber cuáles serán las tendencias para marketing en 2022? Te diría que estás en el lugar adecuado. Pero depende lo que busques. Si lo que quieres es un listado de tendencias copiadas y pegadas que vas a poder tirar a la basura, no. Si buscas una serie de principios atemporales, mezclado con alguna tendencia y cierto nivel de reflexión, este es tu sitio.
En un mundo donde todo parece ir cada vez más rápido y los seres humanos tenemos el riesgo que la tecnología creada por nosotros mismos nos reemplace, existe una esperanza de poner a nuestro servicio a los robots y salvar al mundo (y a la humanidad, de ser posible)
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.
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.
¡EL LIBRO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (VERSION 10)!
Recién salida del horno la versión 10 del libro de la Inteligencia Artificial, con casi un 25% más de contenido que la versión anterior y con más de 200 herramientas de útiles y nuevas secciones interesantes. Espero que os resulte útil.
Esta es una tarea para la universidad O&M de la asignatura Seminario de Tecnologia Aplicada. Realizada del sitio web https://www.technologyreview.es e imagenes obtenidas en la web.
La transición a la web3 y al Internet inmersivo será gradual, pero desde ya se inicia una trepidante transformación tecnológica, económica, política y social, que cambiará la forma en la que vivimos, socializamos, jugamos, compramos, trabajamos, colaboramos y nos organizamos.
Esta charla hace una reflexión escépticoptimista sobre cómo la convergencia tecnológica (IA + blockchain + smart contracts + 5G + IoT + RV + RA) construye la nueva era de Internet, donde el Metaverso y la web descentralizada son protagonistas.
El camino al Metaverso se tangibiliza en el auge hacia la virtualización. Y la posibilidad de la web descentralizada, propiciada por el blockchain, se traduce en un cambio de paradigma, no solo tecnológico sino también de los modelos de negocio y organizativos.
El video de la charla es este: https://www.youtube.com/watch?v=D4lZCiZnROA
La charla va de reflexionar sobre cómo están convergiendo una serie de tecnologías (blockchain, smart contracts, inteligencia artificial, 5G, IoT, realidad virtual y realidad aumentada,...). Y cómo esta convergencia tecnológica construye la nueva era de Internet, donde la web descentralizada y el Metaverso son protagonistas.
El paso de la WEB 2.0 a la WEB3 no será inmediato, sino un camino largo, pero desde ya los próximos años van a ser de una trepidante transformación tecnológica y social. En la que hay muchas cosas por hacer.
Por un lado, los primeros pasos hacia la web descentralizada, propiciada por la tecnología blockchain, se traduce en un cambio de paradigma, no solo tecnológico sino también en los modelos de negocio.
Por otro lado, el camino al Metaverso se materializa a corto plazo en el auge de la virtualización de los dos mundos en los que hoy estamos: la realidad (el mundo físico) e Internet (el mundo virtual).
Es importante saber diferenciar conceptos. Mucha gente usa Data Science y Big data como cromos intercambiables. Vale que al final usaremos "Big Data" para todo. Pero podemos intentar mezclar lo menos posible.
Big Data y Data Science están solapadas y conectadas, aunque son conceptualmente distintas. Ambas se necesitan.
Cuando tenemos muchos datos, cuando tenemos potencia de cálculo, queremos automatizar al máximo las decisiones derivadas en el tiempo más casi real posible. Esto es Big Data + Data Science. Podríamos hablar de Big Data Science y nos olvidamos de confusiones ;)
Nuevos hábitos de consumo => Reinventando servicios, pensando en el usuario (...Beatriz Martín @zigiella
Charla-tallar impartida en las #JEID17 de FESABID sobre cómo las oleadas provocadas por tecnologías digitales cambian los hábitos de consumo del usuario y cómo estos cambios de consumo implican repensar los servicios. Digital va de respensarlo todo.
Taller práctico de introducción a técnicas de Text Mining con lenguaje R. El taller consiste en analizar un de tweets, del cual se tratará de extraer conocimiento. Se analizan las palabras frecuentes, la asociación entre ellas, buscamos descubrir insigths y averiguar si existen conjuntos temáticos.
El taller es una introducción básica a las técnicas de Text Mining, tan útiles hoy en día para descubrir insights en los conjuntos de textos que forman parte de nuestro ecosistema de datos (redes sociales, comentarios de usuarios, correos electrónicos, campos de texto abierto en encuestas,...), pero que muchas veces no sabemos aprovechar.
Slides de la charla "Machine learning a lo berserker". Una charla que consiste en explicar Machine Learning a lo bruto y con un poco de irresponsabilidad :P Nada de mates y un poco de sentido práctico.
Más información: http://berserker.science
Project "Tourist Factory" UPC
Winners of the Big Data Talent Award 2016!!!
Twitter + Lambda Architecture (Spark, Kafka, Flume, Cassandra) + Machine Learning.
Cómo es de importante tener en cuenta la cultura organizacional en cualquier "intervención" que queramos hacer en una empresa. Y cómo entender que un cambio cultural es de los más complejos y difíciles en una empresa.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
Explora el catálogo completo y encuentra el refrigerador Miele perfecto para tu hogar con Amado Salvador, el distribuidor oficial de electrodomésticos Miele.
KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
3. Beatriz Martín @zigiella
Chief Digital Officer · BBDO & Proximity España
Profesora · Máster Ejecutivo Ciencia de Datos y Analítica Avanzada · UIC
Profesora · Programa Ejecutivo inDIGITAL · ESADE
zigiella@gmail.com
5. 1950
Alan Turing
Yo propongo considerar la pregunta,
“¿Pueden las máquinas pensar?”
@zigiella
Imagen: Midjourney & zigiella
6. 1950
Alan Turing
Yo propongo considerar la pregunta,
“¿Pueden las máquinas pensar?”
@zigiella
Imagen: Midjourney & zigiella
7. 1950
Alan Turing
"Preveo que al final del sXX la opinión
general habrá cambiado tanto que se
podrá hablar de máquinas que piensan
sin esperar a ser contradicho”
@zigiella
Imagen: Midjourney & zigiella
11. La IA se usa en todos los sectores:
ciencias, investigación, medicina, industria,
automoción, seguros, legal, administración,
agrícola, sanidad, logística, todo,...
Hoy_
@zigiella
14. Cualquier tecnología
suficientemente avanzada
es indistinguible
de la magia.
Primera Ley del futuro, Arthur C. Clarke, 1962
La gente se acostumbra fácilmente a
lo que parece magia, sin preocuparse
por entender cómo funciona.
Cuarta Ley del futuro, Arthur C. Clarke, 1962
“
27. IA generativa de texto IA generativa de imagen
IA generativa: crear contenido nuevo
DALL-E 2
@zigiella
28. IA generativa de texto IA generativa de imagen
IA generativa: crear contenido nuevo
DALL-E 2 Stable Diffusion Midjourney
@zigiella
29. IA generativa de texto IA generativa de imagen
IA generativa: crear contenido nuevo
DALL-E 2 Stable Diffusion Midjourney
ChatGPT
@zigiella
30. IA generativa de texto IA generativa de imagen
IA generativa: crear contenido nuevo
DALL-E 2 Stable Diffusion Midjourney
ChatGPT
@zigiella
En pocos meses tenemos IA generativa que usamos con cierta normalidad
31. DALL-E 2 Stable Diffusion Midjourney
IA generativa de imagen
DALL-E 2 Stable Diffusion Midjourney
@zigiella
44. 44
An award-winning photograph of an asian woman chef cooking with a
computer. Editorial Photography. 8k. Black background --ar 16:9
45. An award-winning color photograph of a two young girls on a sunny beach.
Diversity is important. The focus of the image should be on the girls, with the
beach in the background. Canon EOS R5, 24-70mm f/2.8L. 4k --ar 16:9 --s 700
46. Big clear glass jar with lid filled with random interesting
objects from a school, playful background --ar 16:9
47. Photorealistic friendly and lovable Kraken in the depths of the ocean. The
focus of the image should be on the Kraken, capturing its intricate design
and the texture of its skin. Creative and full of energy, with a cheerful and
playful style that captures the Kraken's friendly nature --ar 16:9
48. Las IA generativa de imagen han sido entrenadas
con miles de millones de imágenes
y sus descripciones de texto.
En su aprendizaje, la IA comprende categorías, estilos, los
objetos individuales y las relaciones entre estos.
La IA construye un espacio de conocimiento multicategórico.
53. Cada imagen que genera la IA es nueva.
La imagen no existía antes.
La IA no hace collage.
No corta y pega píxeles.
IA generativa de imagen
54. La IA generativa no copia, pero su complejo
conocimiento abre un
paradigma nuevo de inspiración a escala,
que va a ser un verdadero reto regulatorio.
IA generativa de imagen
56. Es una interfaz conversacional sobre GPT-3.5 y GPT-4.
Genera texto.
Podemos usarlo para interacción textual y
conversacional: desde resumen hasta ideación.
@zigiella
IA generativa de texto
ChatGPT
57. ➔ Preguntas
➔ Resúmenes
➔ Análisis de textos, Análisis de contexto, Idea principal
➔ Traducciones
➔ Estilos, personalidades, tono, escribe como si, actúa como
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Qué se puede hacer
ChatGPT
61. Contexto + Foco
+ Personalidad
La clave es ser específico, descriptivo y creativo.
Decirle a ChatGPT con quien queremos hablar.
Darle toda la información necesaria y poner foco.
Especificar el formato de respuesta.
#2
62. Interacturar
es una conversación
Se debe iterar. Reconducir, ampliar, resumir, cuestionar.
DARLE UNA VUELTA MÁS. No quedarse con la primera respuesta.
#3
63. Se puede equivocar
Y puede alucinar
A veces inventa cosas.
Puede ser necesario: cuestionar, validar y dar el toque humano.
#4
64. Se puede equivocar
y puede alucinar
Interactuar con ChatGPT
es una conversación
#4
Hagamos
preguntas difíciles
#1
Contexto + Foco
+ Personalidad
#3
#2
65. GPT-4 se publica el 14 de marzo de 2023
https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf
@zigiella
77. Más velocidad.
Más eficiencia.
Más personalización.
Más automatización.
Más capacidades creativas.
Más trabajo en menos tiempo.
Más trabajo con menos equipo.
@zigiella
83. 1950
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, 'El padrino de la IA' deja Google
y advierte del peligro que se avecina, 01/05/2023
https://www.nytimes.com/2023/05/01/technology/ai-google-chatbot-engineer-quits-hinton.html
Imagen: Midjourney & zigiella
85. 85
“Mira cómo era hace cinco años y cómo es
ahora”, dijo sobre la IA. “Toma la diferencia
y propágala hacia adelante. Eso asusta."
Su preocupación inmediata es que Internet
se inundará con fotos, videos y textos
falsos, y la persona promedio
"ya no podrá saber qué es verdad".
También le preocupa que, con el tiempo, las tecnologías de IA
transformen de forma disruptiva el mercado laboral.
Y la preocupación de que versiones futuras pueden ser una amenaza para
la humanidad.
@zigiella
86. 86
“La idea de que la IA podría volverse más inteligente que las
personas, lo creían algunas personas...”. “Pero la mayoría de la gente
pensaba que eso estaba muy lejos. Y yo también pensaba que
estaba muy lejos. Que faltaban 30-50 años o más.
Obviamente, ya no pienso eso”.
https://www.nytimes.com/2023/05/01/technology/ai-google-chatbot-engineer-quits-hinton.html
@zigiella
89. Una tecnología
pasajera más.
Una moda.
Permitirá solucionar
los grandes problemas
del planeta.
Será el fin de la
humanidad.
Nos va a quitar el
trabajo.
@zigiella
Todo tipo de
expertos y de no
expertos, opinando
todo tipo de cosas.
90. Lo mismos temores de Hinton:
@zigiella
Son los temores que expresa al famosa carta abierta.
Inundación de contenidos falsos indistinguibles.
Transformación disruptiva el mercado laboral.
Versiones futuras pueden ser una amenaza para la humanidad.
91. La carta abierta pidiendo que se pause la IA
se publica el 22 de marzo de 2023
@zigiella
92. La carta es una invitación a reflexionar sobre el impacto
transformador de esta tecnología en la sociedad.
@zigiella
93. El rápido ritmo de la revolución tecnológica, particularmente en la IA, genera
preocupación sobre las implicaciones éticas y morales.
La velocidad del avance tecnológico no tiene precedentes, con nuevas herramientas y
modelos que emergen rápidamente.
Se están planteando preguntas sobre el impacto de la
IA en la sociedad, incluido el potencial para la
propaganda y la automatización del trabajo.
No debemos delegar decisiones sobre poderosos sistemas de IA a líderes no elegidos.
@zigiella
95. Hinton no firmo la carta abierta de la moratoria.
@zigiella
Pero sí firmó la que expone que mitigar el riesgo de
extinción debería ser una prioridad.
96.
97. Estamos ante una tecnología
de alto potencial transformador.
Que afecta a toda la sociedad.
@zigiella
99. La IA generativa podría exponer al equivalente de 300 millones de trabajadores,
lo que provocaría una "disrupción significativa" en el mercado laboral.
La economía crecerá.
El producto interno bruto anual mundial en un 7% en un período de 10 años.
@zigiella
100. La primera versión del paper de GPTs are GPTs
se publica el 17 de marzo de 2023
@zigiella
101. El 19% de los puestos tiene
un 50% de sus tareas expuestas.
El 80% de los puestos tiene
un 10% de sus tareas expuestas.
@zigiella
102. Afecta más a tareas que a puestos.
Cambia la forma en la que hacemos.
Muchas tareas podrán completarse
más rápido con la misma calidad.
Aumenta nuestras capacidades.
Puede conllevar automatización.
@zigiella
Transformación laboral
103. Todo lo que se pueda
automatizar,
se automatizará.
@zigiella
104. Todo lo que se pueda
hacer con IA,
se hará con IA.
@zigiella
106. Mañana_
Tendremos IA por todas partes.
Vamos a normalizar la IA.
La IA predictiva.
La IA generativa.
@zigiella
107. No es cuestión de adoptar la IA,
Sino que la IA nos adoptará. @zigiella
108.
109. Cualquier tecnología
suficientemente avanzada
es indistinguible
de la magia.
Primera Ley del futuro, Arthur C. Clarke, 1962
La gente se acostumbra fácilmente a
lo que parece magia, sin preocuparse
por entender cómo funciona.
Cuarta Ley del futuro, Arthur C. Clarke, 1962
“
110. GPT-4 y las IAs de este potencial
(aún imperfectas) ya tienen un alto poder
transformador y de cambio en la sociedad.
@zigiella
111. El debate sobre el impacto social, laboral,
económico y en la educación es necesario.
@zigiella