Inteligencia Artificial
por el Bien Común
en LatinoaméricaDesarrollo tecnológico con propósito social a través del trabajo conjunto en educación, investigación y desarrollo.
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Eventos y Conferencias
Producimos y participamos en eventos de IA virtuales y presenciales, desde talleres prácticos locales hasta conferencias y paneles internacionales.
IA ética desde Argentina en el marco internacional
PNUD + Universidad de San Andrés
Taller sobre ética en la inteligencia artificial y su impacto en la sociedad actual.
IA para NeuroTecnología
Universidad de San Andrés
Curso intensivo de tecnología para análisis de neuroimagenes e indicadores fisiológicos con aplicaciones en Neurociencias.
LLMs para Devs
7Puentes
Taller práctico sobre el uso de Large Language Models para desarrolladores.
LLMs y RAG
Wave
Workshop sobre implementación de Retrieval Augmented Generation con modelos de lenguaje.
BrainHack: IA para NeuroTecnología
Departamento de Física, UBA
Taller intensivo sobre aplicaciones de inteligencia artificial en neurotecnología.
El impacto de la IA en la sociedad
Parque de la Innovación
Encuentro para discutir el impacto social de la inteligencia artificial en nuestra comunidad.
Intro Intensiva a la IA Generativa
Humai
Taller práctico sobre cómo teoría y práctica para la aplicación de IA Generativa.
Confian en Nosotros
Nuestro equipo
Estas son las personas que están detrás de Humai
Director del Instituto Humai. Sr. NLP Engineer. Psicólogo. Investigador de Neurociencias Computaciones. Docente de Machine Learning en instituciones privadas y universidades. Músico.
LinkedinIngeniera Electrónica (UBA), tesis en Edge AI para el reconocimiento de patrones de conducta. Especial interés en el impacto de la tecnología en ámbitos sociales como la cárcel y barrios populares.
LinkedinLicenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
LinkedinProduct | AI SaaS & Mobile apps | AI no-coder
LinkedinIng. Químico. Solucionador de problemas natural y autodidacta destacado. Desde enseñar los fundamentos de la programación hasta realizar análisis de datos, desarrollo web y desarrollo de software.
LinkedinIngeniero en Sistemas, Doctorando en Ciencias Informáticas en la UNLP y Docente de Machine Learning, Computer Vision y Deep Learning en la UTN de Mendoza. Investigando sobre redes neuronales que procesen imágenes 3D para su aplicación en Viticultura de Precisión.
LinkedinLic. en Ciencias de la Computación de la UBA. Data Scientist y Machine Learning Engineer con más de 15 años de experiencia en la industria del software. Kaggle Code Grandmaster. Actualmente lidera el equipo que colabora con EverythingALS aplicando Deep Learning para mejorar el diagnóstico y la progn[...]
LinkedinEstudiante de ingeniería electrónica en UTN Avellaneda, formo parte del laboratorio abierto de electrónica. Realicé cursos enfocados en programación web (CS50, CS50 Web y CS50 Python) y ciencia de datos (Python en Platzi y UNSAM - Análisis de datos en ITBA - Automatización y web scraping en el Insti[...]
LinkedinDesarrollador Full Stack. Desarrollo de WebApps. Automatización de Testeos en Mocha.<br /> Experiencia en Producción Audiovisual.
Linkedin- Matías GrinbergDIRECTOR
Director del Instituto Humai. Sr. NLP Engineer. Psicólogo. Investigador de Neurociencias Computaciones. Docente de Machine Learning en instituciones privadas y universidades. Músico.
Linkedin - Rocío de AguirreEQUIPO
Ingeniera Electrónica (UBA), tesis en Edge AI para el reconocimiento de patrones de conducta. Especial interés en el impacto de la tecnología en ámbitos sociales como la cárcel y barrios populares.
Linkedin - Sebastián Mesch HenriquesCOORDINADOR ACADÉMICO
Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
Linkedin - Ariel MathovALIANZAS ESTRATÉGICAS
Product | AI SaaS & Mobile apps | AI no-coder
Linkedin - Charly Perez MoleroDESARROLLADOR DE PYTHON
Ing. Químico. Solucionador de problemas natural y autodidacta destacado. Desde enseñar los fundamentos de la programación hasta realizar análisis de datos, desarrollo web y desarrollo de software.
Linkedin - Pablo MarinoziDESARROLLADOR DE MACHINE LEARNING
Ingeniero en Sistemas, Doctorando en Ciencias Informáticas en la UNLP y Docente de Machine Learning, Computer Vision y Deep Learning en la UTN de Mendoza. Investigando sobre redes neuronales que procesen imágenes 3D para su aplicación en Viticultura de Precisión.
Linkedin - Julian PellerLEAD DATA SCIENTIST
Lic. en Ciencias de la Computación de la UBA. Data Scientist y Machine Learning Engineer con más de 15 años de experiencia en la industria del software. Kaggle Code Grandmaster. Actualmente lidera el equipo que colabora con EverythingALS aplicando Deep Learning para mejorar el diagnóstico y la progn[...]
Linkedin - Pablo GomezPYTHON DEV
Estudiante de ingeniería electrónica en UTN Avellaneda, formo parte del laboratorio abierto de electrónica. Realicé cursos enfocados en programación web (CS50, CS50 Web y CS50 Python) y ciencia de datos (Python en Platzi y UNSAM - Análisis de datos en ITBA - Automatización y web scraping en el Insti[...]
Linkedin - Iván BudnickEQUIPO
Desarrollador Full Stack. Desarrollo de WebApps. Automatización de Testeos en Mocha.<br /> Experiencia en Producción Audiovisual.
Linkedin - Julio SantirachiCOMUNICACIÓN
Encargado de Redes Sociales en Humai
Linkedin - Trinidad SperanzaADMINISTRACIÓN
Lic. en Psicología, Universidad Favaloro. Amplia experiencia en recolección de datos, evaluación e investigación en Neurociencias, especialmente en el campo de la cognición social.
Linkedin - Felipe AguirrePYTHON DATA SCIENTIST
Licenciado en psicología, interesado en la intersección entre salud mental y neurociencias con inteligencia artificial, especialmente con el Procesamiento de Lenguaje Natural. Desarrollador de Python y docente, está cursando el posgrado en Estadística para Ciencias de la Salud en la UBA.
Linkedin - Yamil SaieghCREADOR DE CONTENIDO
Profesor de Arquitectura de computadoras, Programación y Matemática, apasionado por la ciencia de las máquinas inteligentes (orgánicas e inorgánicas), con casi 15 años de experiencia en la docencia. Estudiante de Ciencia de datos, redes neuronales, aprendizaje automático e Inteligencia artificial en[...]
Linkedin - Catalina GalvánDOCENTE
Bioingeniera por la UNER (2019). Actualmente, estudiante del Doctorado en Ingeniería de la UNL. Cuenta con una beca doctoral del CONICET en el Instituto de Matemática Aplicada del Litoral, CONICET-UNL. Además, es docente de la Facultad de Ingeniería Química de la UNL. Su principal tema de investiga[...]
Linkedin - Nahuel PassanoPYTHON DATA SCIENTIST
Machine Learning Engineer en MecanTronic. Desarrollador de IA en Infiniem Labs. Estudiante avanzado de Ingeniería de Sonido en UNTREF.
Linkedin - Emilia MussoPASANTE
Lic. en Psicología (UNC). Participé y participo en proyectos dedicados a indagar y analizar cuantitativamente consumo de sustancias, estrategias de protección y consecuencias negativas asociadas al consumo de sustancias.
Linkedin - Facundo VillenaAYUDANTE
Soy un entusiasta de los datos que busca entender el valor de negocio detrás de los datos. Trabajo como Data Engineer creando pipelines con Azure Data Factory y procesando datos con Spark (Databricks). Actualmente estudio Administración de Empresas e Informática en la UNLP.
Linkedin - Miranda ChabDOCENTE
Veterinaria (UBA) especializada en Salud Pública y Medicina Preventiva. Data Scientist. Docente de Data Science en Python y R.
Linkedin - Ramiro SavoieDOCENTE
Soy el responsable del diseño e implementación de arquitecturas Cloud con experiencia en AWS y GCP. Hago puestas productivas de proyectos de datos y de ML y en migraciones a entornos nube e implementaciones custom híbridas.
Linkedin - Luciano SavoieDOCENTE
Ingeniero Electrónico. Docente universitario de Álgebra y Geometría Analítica. Docente preuniversitario de Electrotecnia, Máquinas Eléctricas y Electrónica Aplicada. Experiencia en diseño, desarrollo y puesta en marcha de circuitos impresos (PCB).
Linkedin - Luciano RobinoDOCENTE
Licenciado en física egresado de Instituto Balseiro. Magíster en física emitido por la misma institución. Actualmente cursa la carrera de licenciatura en computación en Facultad de Ingeniería, UNCuyo. Ha trabajado en el módulo de Matemática del ingreso a la Facultad de Ciencias Económicas, UNCuyo. E[...]
Linkedin - Gustavo JuantorenaDOCENTE
Biólogo especializado en Neurociencias. Actualmente se encuentra realizando un doctorado en Ciencias de la Computación en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (UBA), donde estudia patrones de movimientos manuales y oculares durante la resolución de tareas neuropsicológicas con el objet[...]
Linkedin - Gabriel Goren RoigDOCENTE
Licenciado en Física y doctorando en Matemática (UBA). Interesado en el desarrollo de lenguajes matemáticos para modelar el mundo, actualmente investiga en aplicaciones de lógica y teoría de categorías.
Linkedin - Wendy BrauDOCENTE
Lic. y Magíster en Economía y Magíster en Ciencia de Datos. Actualmente, consultora en el grupo de investigación Development Impact Evaluation (DIME) del Banco Mundial.
Linkedin - Iván BelenkyDOCENTE
Comenzó sus estudios en Ingeniería Electrónica en la UBA. Luego de dos años, ganó una beca completa para estudiar Ingeniería Nuclear en el Instituto Balseiro. Terminó su carrera de grado desarrollando su proyecto final en la división satelital de INVAP.
Linkedin - Franco JofréDOCENTE
Ingeniero de Sonido, trabajé en procesamiento de señales, consultoría acústica y actualmente como investigador, desarrollando soluciones de NLP para el sector privado.
Linkedin - Tomás ManzurDOCENTE
PhD en Sociología. Profesional con más de 10 años de experiencia en consultoría estratégica, aplicación de metodologías cuantitativas y cualitativas en investigaciones sociales, y en redacción de textos científicos, técnicos y de divulgación. Actualmente se desempeña como Data Engineer en Minimalist[...]
Linkedin - Florencia GarroDOCENTE
Ingeniera biomédica recibida en la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. Especialista en interfaces cerebro-computadora y neurotecnología. Actualmente realizando un doctorado en el Instituto Italiano de Tecnología, en Génova, investigando la combinación de biomarcadores electrofisiológicos y [...]
Linkedin - Nicolas BrunoDOCENTE
Lic. en Psicología (UBA) y Mg. en Ciencias Cognitivas (ENS-Paris). Realizando un Doctorado en Neurociencias (CONICET) sobre la conciencia. Docente de Neurociencias en distintas universidades argentinas. Software developer para desarrollo de eye-trackers.
Linkedin - Lautaro BorrovinskyDOCENTE
BSc en Matemática y Ciencias de la Computación de la Universidad Hebrea de Jerusalén, (casi) MSc en Inteligencia de Datos de la Universidad Nacional de La Plata, haciendo la tesis en Procesamiento de Lenguaje Natural, Senior Data Scientist en Equifax y tecladista del grupo Los Clásicos.
Linkedin - María Frances GaskaDOCENTE
Docente y Arquitecta de Soluciones de IA y ML. Arquitecta de Soluciones de IA en Amazon Web Services, cuenta con amplia experiencia como desarrolladora de IA, aplicada a chatbots entre otras, y fue Docente titular de cursos de Data Science en distintas instituciones.
Linkedin - Leonardo CórdobaDOCENTE
Data Scientist Sr. Ideación, desarrollo y puesta en producción de modelos de ML, tanto en productos de software como de consultoría en diversas áreas de la industria.Se ha desempeñado también como docente e investigador.Lic.en Economía y Especialista en Data Mining de la UBA.
Linkedin - Gastón BujiaDOCENTE
Doctorando en Ciencias de la Computación. Lic.en Matemática, UBA.Durante su tesis de grado estudió modelos para Sistemas de Recomendación.Investigando sobre modelos bayesianos en relación a neurociencias cognitivas.
Linkedin - Mathías GattiDOCENTE
Mentor de Data Science y Desarrollador Freelance. Lic. en Cs. de la Computación, UBA, con tesis en neurociencias.
Linkedin - Tomás CufaroDOCENTE
Data scientist en Globant y estudiante de la carrera de Ingeniería en Sonido de la Universidad Tres de Febrero.
Linkedin - Fernando MárquezDOCENTE
Médico especialista en Neurología. Fellowship de Neurorehabilitación en FLENI. Experiencia integrando la Neurología, la Neurorehabilitación, la Ciencia de Datos y la Tecnología.
Linkedin - Felipe PlazasDOCENTE
Docente con más de 5 años en posiciones de datos en empresas de Fintech. Especializado en el diseño y construcción de arquitecturas de datos para la toma de decisiones basadas en información. Destaca por su colaboración con estudiantes para generar impacto empresarial a través del análisis de datos.[...]
Linkedin - Alejandro KasparDOCENTE
- Tito el RobotitoEQUIPO
- Bruno ZorzetDOCENTE
PhD Student in Engineering at Research Institute for Signals, Systems and Computational Intelligence
Linkedin - Emanuel Rodriguez BedemanAYUDANTE
Medico graduado de la UBA y cientifico de datos con 4 años de experiencia. Formo parte del Laboratorio de innovación tecnológica en salud pública (+lab).
Linkedin - Aldo EscobarDOCENTE
Ingeniero en Sistemas de Información (UTN FRT). Magister in Management + Analytics (UTDT). Actualmente trabajando como ingeniero de datos consultor en Mutt Data y con más de 6 años de experiencia en la industria de datos. Digital Nomad/Traveler.
Linkedin - Diego ShalomDOCENTE
Licenciado y Doctor en Física (Instituto Balseiro, UNCuyo), Investigador Independiente Conicet, Profesor Adjunto en el Departamento de Física, FCEyN, UBA
Linkedin - Agustín RodriguezDOCENTE
Soy un ingeniero y desarrollador entusiasta de Argentina, profundamente apasionado por la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Actualmente me desempeño como AI Engineer y mi ambición es crear aplicaciones que aprovechen el poder de estas tecnologías para mejorar vidas y que generen r[...]
Linkedin - Lucas ArgentoDOCENTE
Fullstack Machine Learning Engineer con background de ingeniería industrial y experiencia E2E en proyectos de ML y AI. Actualmente trabajando en problemas de ML Engineering y aplicaciones con agentes y LLMs.
Linkedin - Natalia CorvalánDOCENTE
Doctoranda en Comunicación. Especialista en Educación y Nuevas Tecnologías. Docente universitaria e investigadora en formación docente, inteligencia artificial generativa y cultura digital. Integra proyectos de innovación pedagógica en el nivel superior.
Linkedin - Cristian Sepúlveda-IrribarraDOCENTE
Historiador, profesor de Historia y Geografía. Doctor en Historical Theology (EE.UU.) y Doctor(c) en Educación en la Diversidad (Argentina). Experto en Entornos Virtuales de Aprendizaje y excoordinador pedagógico del aula virtual de la PUCV. Docente de grado y posgrado en diversas universidades, ev[...]
Linkedin - Martina GranéDOCENTE
Neuropsicóloga, especializada en evaluación y rehabilitación cognitiva. Docente en la Universidad Favaloro, parte del equipo de INECO, donde realiza evaluaciones neuropsicológicas y rehabilitación para personas con distintas dificultades cognitivas, así como en la coordinación de grupos de estimulac[...]
Linkedin - María TrescaDOCENTE
Licenciada en Psicopedagogía con formación en neuropsicología y psicología cognitiva. Co-fundadora y directora de *Aprendizaje sobre Ruedas*, asesora y capacitadora en aprendizaje e inclusión educativa por más de 25 años. Docente de grado y posgrado en diversas universidades, incluyendo UCA, Univers[...]
Linkedin - Natalia Fernández LayaDOCENTE
Licenciada en Educación, Magister en Tecnología Educativa y Competencias Digitales, Especialista de Educación y Nuevas Tecnologías, entre algunas otras formaciones. Desde hace más de 25 años me especializo en la transformación digital. Trabajé en docencia universitaria por más de 15 años y mis úl[...]
Linkedin - Juan Sebastian CharovskyEQUIPO
Profesional con 10 años de experiencia en la industria tecnológica en roles de marketing, producto, desarrollo de negocios e inversiones. Investigador y Docente con experiencia en matemática, análisis de datos y teoría de redes aplicadas a economía. Estudiante de Ciencias de Datos (FCEN-UBA) y Econo[...]
Linkedin - Rosario ElliffEQUIPO
Estoy en mi último año de la carrera de Diseño de Interiores y comenzando mis primeros pasos en el Diseño Gráfico; me interesa mucho la intersección entre la creatividad y la tecnología.
Linkedin - Magali Dominguez LalliDOCENTE
Analista de Datos y experta en BI. Multitasking y responsable. Apasionada por el turismo, la tecnología y lo que ofrecen, con ganas constantes de crecer y encarar nuevos desafíos profesionales.
Linkedin
Nuestros objetivos
OPORTUNIDADES EDUCATIVAS
Brindamos educación especializada en Argentina y América Latina, impulsando el desarrollo regional.
FOMENTANDO SOBERANÍA
Impulsamos la soberanía tecnológica para el desarrollo productivo regional.
INNOVACIÓN BENEFICIOSA
Desarrollamos aplicaciones con impacto positivo, mejorando la calidad de vida.
USO ÉTICO DE LA IA
Abogamos por un uso ético y seguro de la Inteligencia Artificial.
OPORTUNIDADES INCLUSIVAS
Facilitamos la inserción laboral y democratizamos el acceso a la tecnología.
EXPLORANDO LA INTERSECCIÓN
Investigamos la conexión entre IA, Psicología y Neurociencias, analizando efectos en el bienestar individual y social.
Artículos
IA en salud: una revolución integral en diagnóstico y tratamiento
La inteligencia artificial está marcando un punto de inflexión en la historia de la medicina. Desde diagnósticos por imágenes más rápidos y precisos que los de profesionales humanos, hasta tratamientos personalizados diseñados en minutos por simulaciones de gemelos digitales. La IA ya demuestra un rendimiento excepcional en múltiples tareas médicas: análisis clínico, cirugía, farmacología, salud mental, medicina veterinaria y más. Este artículo explora cómo estos avances no solo prometen mejorar la calidad y la esperanza de vida, sino también hacer que la atención médica sea más accesible, empática, preventiva y eficaz. Estamos presenciando el nacimiento de una nueva medicina: una en la que algoritmos, sensores y modelos de lenguaje colaboran con los profesionales para cuidar mejor el cuerpo y la mente de millones de seres vivos.
De bits a qubits: Computación Cuántica e IA
La historia de la computación y la física cuántica ha estado entrelazada desde sus orígenes, pero en las últimas décadas esa relación ha dado lugar a un nuevo paradigma: la computación cuántica. Este artículo recorre su evolución, desde la máquina de Turing cuántica propuesta por Benioff en 1980 hasta los avances más recientes en hardware, criptografía e inteligencia artificial. Aunque aún enfrenta desafíos técnicos, su potencial disruptivo ya comienza a materializarse en aplicaciones concretas y una carrera global por liderar esta tecnología del futuro.
Los LLMs superan el Test de Turing: GPT-4.5 imita y engaña a humanos en un 73% de los casos
Un nuevo estudio publicado en marzo nos trae el primer resultado empírico que sugiere que un LLM ha pasado un Test de Turing estándar. Hacemos un repaso histórico del Test de Turing, sus críticas, y las implicancias sociales de la capacidad de engaño de los LLMs.
Safety and Alignment: A Threat Modeling Perspective
Review of LLM security challenges, covering external threats like adversarial attacks and internal AI safety risks from model misbehavior. It highlights MLSecOps, AI as emerging threat actors, and knowledge editing for subtle supply chain attacks.
¿Existe una pared para el progreso de la IA? Leyes de Escalado y el Cómputo de Inferencia
Desde finales de 2024, se debate intensamente si el progreso de los modelos de lenguaje de IA alcanzará una “pared” que no podrá derribarse simplemente aumentando la cantidad de datos, cómputo y el tamaño del modelo. Sin embargo, la clave parece estar en aumento del cómputo en tiempo de inferencia, como ha comenzado a implementarse en modelos como o1 y o3 de OpenAI. Nos preguntamos, ¿existe realmente una pared para el progreso de la IA? ¿En qué consiste la nueva estrategia de escalado basada en hacer que los modelos "piensen" en lugar de simplemente aumentar su tamaño?
DeepSeek, cómputo y la estrategia de EE.UU. para frenar a China
DeepSeek ha demostrado que es posible desarrollar modelos de IA eficientes con menos recursos, pero sigue dependiendo de hardware de alto rendimiento, dominado por fabricantes estadounidenses como Nvidia. En respuesta a este avance, EE.UU. ha redoblado sus esfuerzos para restringir el acceso de China a chips avanzados, endureciendo los controles de exportación con el objetivo de frenar el progreso de la IA en su principal rival geopolítico. En este artículo, exploramos el impacto de la ballena DeepSeek.
Cómo convertirse en Data Scientist: Qué habilidades aprender
¿Qué se necesita para ser Data Scientist? En este artículo, exploramos las habilidades esenciales como programación en Python, análisis de datos, matemáticas aplicadas y Machine Learning, junto con conocimientos avanzados como Big Data y Deep Learning. Una guía completa para entender el camino hacia esta apasionante carrera.
Robots humanoides en 2024: hitos clave y la carrera entre China y EE.UU
El año 2024 marcó un hito en el desarrollo de robots humanoides y modelos fundacionales de IA, impulsado tanto por startups innovadoras como por gigantes tecnológicos como Nvidia. Analizamos los principales avances, incluyendo el financiamiento obtenido por diversas empresas y el impacto potencial en sectores industriales y domésticos. Además, exploramos la dinámica de la carrera tecnológica entre China y EE.UU., subrayando los planes estratégicos de China para liderar la producción en masa de robots humanoides en 2025 y el desarrollo en EE.UU. de robots más accesibles, liderado por empresas como Tesla.
ChatGPT: dos años después
El 30 de noviembre se cumplen 2 años del lanzamiento de ChatGPT, un evento que generó grandes ondas expansivas en el desarrollo tecnológico, la sociedad y la economía. En este espacio abierto donde no siempre es fácil (o tal vez siquiera posible) separar realidad de expectativas, este artículo aborda con una mirada reflexiva el impacto concreto y potencial de la IA generativa, haciendo un balance de los sucesos desde 2022 y revisando qué promesas se cumplieron, cuáles siguen en carrera para cumplirse y cuáles parecen haber quedado en el camino.
IA en la guerra
En este artículo se explora la influencia de la inteligencia artificial en la guerra, tanto en la ciencia ficción como en el mundo real. Desde la automatización de las primeras armas hasta la aparición de las primeras computadoras con fines militares y las modernas armas autónomas.
BrainHack 2024: Inteligencia Artificial y Neurociencias
Este año tuvimos el honor de ser anfitriones de la edición latinoamericana de BrainHack 2024, el Workshop Internacional de Inteligencia Artificial y Neurociencias, que tuvo su lugar en Argentina en el Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés. Te contamos todo lo que pasó.
5 pasos para cambiar de carrera hacia la Inteligencia Artificial
¿Te da curiosidad la Inteligencia Artificial y estás pensando en cambiar de carrera? Te contamos cómo lograrlo con esta guía de cinco pasos para evaluar tus habilidades, adquirir nuevos conocimientos, ganar experiencia, construir una red de contactos y aplicar a trabajos relevantes en el campo de la IA y Ciencia de Datos.
La Mente Infinita de Turing
En la historia del pensamiento científico la Física tuvo su revolución newtoniana y la Biología tuvo su revolución darwiniana. La revolución Informática, por su parte, sería protagonizada por otro científico inglés, el brillante matemático Alan Turing.
El jaque mate de las máquinas
En este artículo se narra la evolución de las máquinas de ajedrez desde las primeras ilusiones mecánicas del siglo XVIII hasta la dominación actual por inteligencias artificiales avanzadas. Las primeras máquinas eran simples trucos con humanos ocultos, seguido por desarrollos significativos de figuras como Charles Babbage y Alan Turing, que concibieron la posibilidad de que las máquinas jugaran ajedrez mediante programas y algoritmos. La culminación llega con sistemas como Deep Blue y AlphaZero, que han demostrado superioridad sobre los humanos en ajedrez. Se debate el progreso hacia inteligencias artificiales más generales, capaces de superar a los humanos en múltiples dominios.
Los Riesgos de las IA Generativas
El artículo explora los riesgos de la inteligencia artificial generativa, incluyendo el uso indebido de tecnologías accesibles públicamente y de código abierto. Destaca incidentes de desinformación y falsificación, y presenta un debate sobre la necesidad de regulaciones para controlar estos riesgos, contrastando opiniones dentro de la industria sobre la severidad de las amenazas.
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Sentence embedding: representaciones con transformers
El artículo de María Frances Gaska discute el desarrollo de los "sentence embeddings" a partir de "word embeddings" y su capacidad para capturar contextos semánticos en el procesamiento del lenguaje. Utiliza ejemplos para mostrar cómo estas tecnologías evalúan la similitud semántica entre oraciones, beneficiando tareas de NLP como la búsqueda de similitudes y el clustering. El código para los ejemplos está disponible en GitHub.
Metodologías ágiles en Machine Learning
El artículo examina cómo las metodologías ágiles, especialmente Scrum, se adaptan al campo de la ciencia de datos y el desarrollo de modelos de machine learning. Se basa en experiencias de profesionales que destacan la utilidad de herramientas como Jira y prácticas como sprints para manejar la incertidumbre y necesidades cambiantes de proyectos de datos. Aunque las metodologías ágiles son beneficiosas para la flexibilidad y la adaptación rápida, requieren adaptaciones específicas para ser efectivas en proyectos de datos.
PEP8: Un estándar para escribir código en Python
No todos los programadores lo saben pero en Python existe algo llamado PEPs (Python Enhancement Proposals) que regulan distintos aspectos de la producción de código con Python. Los PEPs. cubren desde principios de diseño generales, como el Zen de Python hasta convenciones a la hora de escribir documentación, como Docstring Convention.