Ciclo de conferencias de empresa ETSINF. ehumalife. Jueves 16/10.12:30

ehumanlife

Como inicio del ciclo de conferencias de empresa,  la empresa ehumalife realiza una charla el jueves 16 de octubre a las 12:30 en el salón de actos de la ETSINF.

Si deseas acudir a este ciclo de conferencias debes rellenar este formulario.

Título de la presentación sera:
Doctors.Anytime.Anywhere.

La presentación empieza describiendo el nacimiento del proyecto en USA. Se describe se originó la idea, los competidores, los beneficios para un doctor y para un paciente de estar en la plataforma.

En segundo lugar se presenta al equipo de la compañía, la cualidades técnicas y la organización del mismo. Destacando la  necesidades  actuales y opciones de futuro, las tecnologías con más salidas etc…

La presentación también incluye una demo del producto donde se muestra de manera interactiva como funciona la plataforma y los problemas encontrados en las diferentes etapas. Problemas que pueden ser técnicos o tecnológicos.

Cómo enseñar a una computadora a ganarle a los Space Invaders

Para Demis Hassabis, aficionado al ajedrez y gurú de la inteligencia artificial, el momento en 1997 en que la computadora Deep Blue le ganó al campeón del mundo de ajedrez Garry Kasparov marcó un antes y un después.

“Lo que siempre me pareció divertido sobre Deep Blue es que pueda jugar al ejedrez a nivel de campeonato humano pero que no pueda jugar, por ejemplo, al tres en raya”.

Noticia en BBC

El ‘big data’ llega al fútbol

Cada vez son más lo que perciben en Estados Unidos el fútbol casi como si fuera una práctica empírica, alejada de la apasionada variabilidad. Tras hacerse un hueco en el mundo de las empresas, la política y los principales deportes estadounidenses, el creciente interés por el big data ha llegado al soccer y puede revolucionar a nivel mundial el modo de tomar decisiones de los entrenadores.

Noticia en El Páis.

Más enlaces

http://fivethirtyeight.com/features/lionel-messi-is-impossible/

http://ejoh.se/worldcup2014/

http://fivethirtyeight.com/datalab/the-most-likely-scores-in-the-world-cup-final/

 

 

El futuro de los empleos

Un artículo de unos científicos británicos analiza la posibilidad de automatización mediante procesos informáticos de diferentes tipos de empleos existentes. Para ello estiman la probabilidad de automatización de 702 tipos de diferentes empleos utilizando  clasificadores de procesos Gaussianos. De acuerdo a los resultados de este análisis el 47 % de los empleos en US corren el riesgo de ser sustituidos por procesos automáticos.

Artículo completo

Artículo en The Economist

 

Workshop en Aplicaciones Predictivas en la ETSINF

El próximo  martes 13 de mayo a las 16:00h en el Salón de Actos de la ETSINF se celebra un workshop en aplicaciones predictivas.

En la era de la superabundancia de información, el aprendizaje automático (Machine Learning) es el componente esencial para poder tomar decisiones basadas en los datos, desarrollar aplicaciones inteligentes y transformar las análiticas meramente descriptivas en análiticas predictivas.  Las aplicaciones predictivas  son capaces de  aprender automáticamente de ejemplos pasados y hacer prediciones que ayudan a responder preguntas tales como: ¿a qué precio debería ofrecer un nuevo producto?, ¿qué tipo de documento es este?, ¿es esta transacción fraudulenta? ¿cual será el valor potencial de un nuevo cliente?

 

Sin embargo, el aprendizaje automático es complejo. Las herramientas actuales son muy complicadas y no pueden manejar grandes volúmenes de datos. La mayoría de las soluciones disponibles son muy costosas y normalmente requieren cientos de miles de euros y exigen abundantes muchos recursos. Además, los expertos en aprendizaje automático son muy escasos.

 

Una nueva generación de empresas empiezan a ofrecer APIs predictivas que hacen el aprendizaje automático mucho más accessible tanto en términos de facilidad como de precio. Una de las empresas  pioneras en este tipo de APIs es BigML, que fue co-fundada en Oregon en el 2011 por  el Doctor Francisco J. Martin, antiguo alumno la Universitat Politècnica de Valéncia.

 

El primer libro dedicado a enseñar como este nuevo tipo de APIs predictivas funciona ha sido escrito por el Doctor Louis Dorard.  Coincidiendo con la primera semana de su lanzamiento, el Grupo de Tecnología e Inteligencia Artificial de la Universitat Politècnica de València dirigido por el catedrático Vicent Botti acoge en el Salón de Actos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática uno de los primeros workshops dedicados a explicar el porqué y el cómo de este tipo de aplicaciones predictivas. Será el próximo 13 de Mayo a las 16:00.  Además de las ponencias de Louis Dorard y Francisco Martin,  jao el Director de Tecnología y  co-fundador de BigML también explicará como se puede crear una aplicación predictiva en 30 minutos.

 

Doctor Louis Dorard

Louis es Doctor en Aprendizaje Automático por la Universidad College London.  También es el fundador de Codole, una empresa dedicada a ayudar a otras empresas a explotar el valor de sus datos.  Louis fue el Jefe Ciéntifico de Concept Immo Global en Paris, el Director de Producto de VA-Live.net, y el fundador de eAuteur, un servicio electrónico de copyrights.  Louis es el autor de “Bootstrapping Machine Leanring”. Su blog es http://www.louisdorard.com/blog/ y su twitter: @louidorard.  Louis también escribe para http://RudeBaguette.com

 

Doctor Francisco J. Martin

Francisco es licenciado en informática por la Universitat Politècnica de València y Doctor en Informàtica por la Universtitat Politècnica de Catalunya. Trabajó en su tesis en el Instituto d’Investigació en Intel.ligencia Artificial del CSIC en Bellaterra, Barcelona y realize trabajos de postdoc en la Universidad del Estado de Oregon (USA).  Francisco ha co-fundado tres empresas de Inteligencia Artifical. iSOCO (Intelligent Software Components, SA) en 1999, Strands, Inc en 2004 y BigML en 2011. Su twitter es @aficionado.

 

Doctor Jose Antonio Ortega “jao”

jao fue uno de los fundadores de BigML en 2011.  Después de doctorarse en física teórica en 1992, desplazó su atención al mundo de la informática y ha estado involucrado en el movimiento del software libre y en proyectos relacionados con lenguajes de programación y similares (GNU MDK, Geiser, Fuel, xmobar…) desde entonces, ha trabajado en la industria aeroespacial (Indra, IEEC), en inteligencial artificial y voto electrónico en startups (iSOCO, Scytl), para los gigantes de internet (Google), interfaces futuristas (Oblong). Después de graduarse en Ingeniería Informática a principios de siglo, ejerció también como profesor de programación y redes en la Universitat Autònoma de Barcelona.  Scheme es todavía su lenguaje favorito y está aprendiendo a tocar el piano. Su twitter es @jaotwits

La civilización de los algoritmos

Los algoritmos se han convertido en el ‘carbono’ de la sociedad moderna. Están tras la ciencia, la tecnología, la cultura y la economía. Profesiones como la asesoría físcal y de inversión están amenazadas por algoritmos que pueden realizar sus funciones. Aunque usted no lo sabe, su lugar en el Universo ha sido designado por algoritmos. Si está leyendo esto en Internet, y lo ha encontrado con un buscador -como Google, Yahoo! o Bing- no se engañe: lo que le ha traído a estas letras es un algoritmo-

Artículo en El Mundo.