5 de Abril, 2023
El ganador se lleva todo: el sueño dorado de China y Estados Unidos en la carrera de la IA
Análisis geopolítico sobre la competencia entre China y Estados Unidos por el liderazgo en inteligencia artificial.
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Comunicación
EstratégicaDifundimos conocimiento y promovemos el debate sobre Inteligencia Artificial responsable en Latinoamérica.
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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.
Workshop
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.
Workshop
IA para NeuroTecnología
Universidad de San Andrés
Curso intensivo de tecnología para análisis de neuroimagenes e indicadores fisiológicos con aplicaciones en Neurociencias.
Workshop
LLMs para Devs
7Puentes
Taller práctico sobre el uso de Large Language Models para desarrolladores.
Workshop
LLMs y RAG
Wave
Workshop sobre implementación de Retrieval Augmented Generation con modelos de lenguaje.
Workshop
BrainHack: IA para NeuroTecnología
Departamento de Física, UBA
Taller intensivo sobre aplicaciones de inteligencia artificial en neurotecnología.
Conferencia
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Encuentro para discutir el impacto social de la inteligencia artificial en nuestra comunidad.
Workshop
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Humai
Taller práctico sobre cómo teoría y práctica para la aplicación de IA Generativa.
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Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) con PyTorch | Clase Abierta
28 de abril de 2025
Turn your videos into live streams with https://restream.io Una nueva generación de redes neuronales está comenzando a tomar forma. Las Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) proponen una manera distinta de pensar la representación y el aprendizaje en Machine Learning. En esta clase abierta, llevamos los conceptos a la práctica: implementamos KANs en PyTorch, analizamos cada uno de sus componentes y contrastamos su rendimiento frente a los Perceptrones Multicapa (MLPs) tradicionales. ✅ ¿Qué desafíos resuelven las KANs y por qué están captando la atención de la comunidad? ✅ ¿Cómo se traduce el Teorema de Kolmogorov-Arnold en una arquitectura funcional? ✅ ¿Qué diferencias clave presentan en capacidad de representación y eficiencia? Además, exploraremos casos de uso potenciales y discutiremos caminos abiertos para la investigación y el desarrollo. Ideal para profesionales, estudiantes e investigadores con experiencia básica en PyTorch que buscan incorporar conocimientos de frontera. Humai es una organización independiente que busca promover el desarrollo de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Argentina y América Latina. El objetivo es impulsar la democratización de la tecnología ofreciendo educación especializada y fomentar su uso en función del entorno y el avance social por medio de la formación, investigación y el trabajo colaborativo. Conocé nuestros cursos, proyectos y mucho más en https://humai.com.ar/ Suscribite al canal y seguinos en nuestras redes.
Cómo formarse en Data Analytics & Business Intelligence
3 de abril de 2025
Turn your videos into live streams with https://restream.io Estar capacitado para la toma de decisiones de negocio basadas en datos es cada vez más importante para mantenerse competitivos en el mercado actual. En nuestro próximo stream te contaremos cómo formar el conjunto de habilidades necesario en Data Analytics y Business Intelligence. Nos acompaña Magali Domínguez Lalli, Business Intelligence Developer, y conocida en redes como @lamagadepython. Humai es una organización independiente que busca promover el desarrollo de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Argentina y América Latina. El objetivo es impulsar la democratización de la tecnología ofreciendo educación especializada y fomentar su uso en función del entorno y el avance social por medio de la formación, investigación y el trabajo colaborativo. Conocé nuestros cursos, proyectos y mucho más en https://humai.com.ar/ Suscribite al canal y seguinos en nuestras redes.
Control de Versiones en Proyectos de IA, ML y LLMs con DVC
18 de marzo de 2025
Turn your videos into live streams with https://restream.io En este stream exploraremos Data Version Control (DVC), la herramienta indispensable para cualquier profesional de datos que trabaje con proyectos a gran escala. Aprenderemos cómo DVC resuelve los problemas críticos de versionado de datos que Git no puede manejar eficientemente. Descubriremos: - Por qué los proyectos de datos necesitan un sistema especializado de control de versiones - Cómo implementar DVC en tus flujos de trabajo actuales - Las diferencias clave entre Git y DVC - Técnicas prácticas para gestionar datasets masivos y modelos ML - Consejos para mejorar la reproducibilidad y colaboración en equipos de datos Perfecto para científicos de datos, ingenieros y cualquier persona interesada en llevar sus proyectos de datos al siguiente nivel. Humai es una organización independiente que busca promover el desarrollo de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Argentina y América Latina. El objetivo es impulsar la democratización de la tecnología ofreciendo educación especializada y fomentar su uso en función del entorno y el avance social por medio de la formación, investigación y el trabajo colaborativo. Conocé nuestros cursos, proyectos y mucho más en https://humai.com.ar/ Suscribite al canal y seguinos en nuestras redes.
¿Podés Confiar en tu Red Neuronal? Técnicas de Calibración en Machine Learning
20 de febrero de 2025
Turn your videos into live streams with https://restream.io ¿Tus modelos de Machine Learning están demasiado seguros de sí mismos? ¡Ojo, porque podrían estar mal calibrados! En este vivo vamos a charlar sobre: ✅ Qué es la calibración de modelos y por qué importa ✅ Diagramas de confiabilidad y el error de calibración esperado (ECE) ✅ Técnicas para calibrar modelos: Histogram Binning, Isotonic Regression, Platt Scaling y más ✅ Limitaciones del ECE y métricas alternativas como SCE y ACE Si trabajás con redes neuronales o Machine Learning en entornos críticos (medicina, finanzas, IA explicable), este directo es para vos. ¡Sumate y veamos cómo hacer que las predicciones sean realmente confiables! Humai es una organización independiente que busca promover el desarrollo de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Argentina y América Latina. El objetivo es impulsar la democratización de la tecnología ofreciendo educación especializada y fomentar su uso en función del entorno y el avance social por medio de la formación, investigación y el trabajo colaborativo. Conocé nuestros cursos, proyectos y mucho más en https://humai.com.ar/ Suscribite al canal y seguinos en nuestras redes.
Interpretabilidad en Machine Learning: PDP, ICE, LIME y SHAP
29 de enero de 2025
Turn your videos into live streams with https://restream.io ¿Te gustaría saber cómo funcionan los modelos de Machine Learning más allá de solo hacer predicciones? Este streaming es ideal para estudiantes, profesionales y aficionados que deseen comprender las herramientas que hacen que los modelos de Machine Learning sean más transparentes. Vamos a profundizar en técnicas esenciales de interpretabilidad como PDP, ICE, LIME y SHAP. Estas herramientas nos permiten desentrañar la "caja negra" de los modelos y tomar decisiones más informadas. ¡Te esperamos el martes 4 de febrero! Humai es una organización independiente que busca promover el desarrollo de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Argentina y América Latina. El objetivo es impulsar la democratización de la tecnología ofreciendo educación especializada y fomentar su uso en función del entorno y el avance social por medio de la formación, investigación y el trabajo colaborativo. Conocé nuestros cursos, proyectos y mucho más en https://humai.com.ar/ Suscribite al canal y seguinos en nuestras redes.
Guía Práctica para Empezar en Ciencia de Datos | Clase Abierta
16 de enero de 2025
Turn your videos into live streams with https://restream.io Todo rol profesional en Ciencia de Datos requiere habilidades en análisis de datos usando Python. En nuestra próxima clase abierta, te guiaremos para que des tus primeros pasos en este campo: 🟠 Instalaremos las herramientas que necesitamos 🟠 Escribiremos nuestras primeras líneas de código para manipular datos 🟠 Exploraremos un dataset 🟠 Crearemos visualizaciones de datos Además, te contaremos tips clave para desarrollar tu perfil profesional. ¡Te esperamos el viernes 24 de enero! Humai es una organización independiente que busca promover el desarrollo de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Argentina y América Latina. El objetivo es impulsar la democratización de la tecnología ofreciendo educación especializada y fomentar su uso en función del entorno y el avance social por medio de la formación, investigación y el trabajo colaborativo. Conocé nuestros cursos, proyectos y mucho más en https://humai.com.ar/ Suscribite al canal y seguinos en nuestras redes.
Publicaciones Científicas
Investigaciones y estudios científicos publicados por nuestro equipo en revistas especializadas.
Artículos
IA en Educación: tutoría personalizada a gran escala
La educación ha evolucionado desde ser un privilegio para pocos hasta convertirse en un derecho universal. Sin embargo, la masificación escolar trajo consigo un modelo despersonalizado. Hoy, la inteligencia artificial (IA) promete revolucionar el aprendizaje al ofrecer tutorías personalizadas y accesibles, como demuestran casos como Khanmigo y programas experimentales en Nigeria, donde estudiantes avanzaron dos años en seis semanas. Aunque los beneficios son prometedores, surgen desafíos como la delegación cognitiva y la pérdida de pensamiento crítico. Este artículo explora el potencial y los riesgos de la IA en la educación, destacando la necesidad de un equilibrio entre innovación y pedagogía efectiva.
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.