Publicación de Fundación Luckia

🎯 ¿Qué son las redes neuronales y por qué están cambiando el mundo? Imagina un sistema capaz de aprender y tomar decisiones imitando el cerebro humano. Eso son las redes neuronales artificiales. 📚 Mientras profundizo en este tema, he descubierto que su potencial va más allá de la teoría: 1. Predicción de comportamientos. 2. Reconocimiento de imágenes y voz. 3. Automatización de tareas complejas. 🔑 Beneficios clave: 1️⃣ Ayudan a resolver problemas complejos, como la detección de fraudes. 2️⃣ Mejoran la precisión en modelos predictivos, desde ventas hasta medicina. 💡 Aprender sobre redes neuronales no es solo conocer fórmulas, es entender cómo aplicar este conocimiento para transformar industrias. ¿Ya has explorado el mundo del machine learning? ¡Hablemos en los comentarios! #MachineLearning #RedesNeuronales #CienciaDeDatos #AprendizajeAutomático

🧠 ¿Sabías que el cerebro humano procesa imágenes 60.000 veces más rápido que el texto? 🎓En nuestra próxima masterclass, te explicaremos cómo el cerebro procesa y recuerda la información, y cómo puedes mejorar tus contenidos visuales usando Inteligencia Artificial (IA). Además, conocerás las claves para captar la atención y mejorar la retención de tus contenidos visuales con IA. 📅 Apúntate aquí 👉 https://lnkd.in/dE35HSu4 #Masterclass #IA #ContenidoVisual #Innovación #FundaciónLuckia

🌐 ¿Qué son las redes neuronales y cómo están cambiando el mundo? 🤖 !Estreno Hoy a las 18:00! nuevo video en el canal World Digital Innovate, donde explico de manera simple y directa qué son las redes neuronales, cómo funcionan y por qué son la base de tecnologías como el reconocimiento facial, los asistentes virtuales y los autos autónomos. 🚀 En este video descubrirás: ✅ Qué son las redes neuronales. ✅ Cómo imitan al cerebro humano para procesar datos. ✅ Ejemplos prácticos como el reconocimiento de escritura a mano. ✅ Sus ventajas y limitaciones. 📌 Si quieres entender esta tecnología clave en la inteligencia artificial, este video es para ti. 💡 Míralo aquí: https://lnkd.in/d8w_Ryzq 🌟 No olvides suscribirte, dar like y compartir tus comentarios. 📢 ¡Te invito a verlo y a compartirlo con tu red! La inteligencia artificial está transformando el mundo, y este es un gran punto de partida para entenderla.

🧠Solución de Ecuaciones Diferenciales con Redes Neuronales🚀 ¡Hola a red! 👋 😀 En mi último proyecto, me sumergí en el mundo de las redes neuronales físicamente informadas (PINNs). Las PINNs destacan porque, además de su arquitectura neuronal, incorporan términos en su función de pérdida relacionados con condiciones iniciales y ecuaciones diferenciales, mejorando así la precisión, estabilidad y reduciendo la necesidad de grandes cantidades de datos. 💡 📊 Implementé una PINN para resolver ecuaciones diferenciales de primer y segundo orden, ajustando hiperparámetros clave como el número de capas, neuronas, épocas y puntos de entrenamiento. Los resultados demuestran cómo estas redes pueden ser una herramienta poderosa para problemas donde las leyes físicas son fundamentales.  ¡Espero que lo encuentren útil!🔧 Puedes encontrar el repositorio aquí: https://lnkd.in/eUy7rNra ¡Feliz aprendizaje! 🚀 #MachineLearning #DeepLearning #AI  #PINNs #PhysicsInformedNeuralNetworks #EcuacionesDiferenciales #DataScience

🚨 Última llamada para nuestra próxima masterclass: "El cerebro ante lo visual: Potenciando contenidos con IA" 🚨 Acompáñanos en esta experiencia con Camilo Fosco, Co-Fundador y CTO de Memorable y experto en Inteligencia Artificial aplicada a la creatividad, en la que hablará sobre: - El procesamiento visual en el cerebro: introducción a cómo el cerebro procesa la información visual - La memoria y atención: descripción de estos dos procesos clave en la cognición - Medición: métodos para evaluar memoria y atención - Modelos de machine learning: cómo construir modelos que predigan efectos cognitivos - Aplicaciones prácticas: uso de modelos de Memorable para soluciones efectivas en marketing - Edición y generación visual: impacto del procesamiento cognitivo en marketing visual 📅 Jueves 31 de octubre 🕖 De 19:00 a 20:00 (horario peninsular España) 📍 Online Apúntate aquí 👉 https://lnkd.in/dE35HSu4 #Masterclass #IA #Creatividad #Diseño #Innovación #FundaciónLuckia

🔍 ¿Cómo Aprenden las Redes Neuronales? Forward Propagation y Backpropagation Las redes neuronales dependen de dos procesos clave para aprender y mejorar sus predicciones: Forward Propagation: La red recibe datos y los procesa a través de capas de neuronas, aplicando pesos y funciones de activación para generar una predicción inicial. Backpropagation: La red ajusta sus pesos en función del error de la predicción. Calcula el gradiente del error y usa el descenso de gradiente para reducirlo en cada ciclo, haciendo que la red se vuelva más precisa con el tiempo. Gracias a estos procesos, las redes neuronales pueden adaptarse y aprender patrones complejos en los datos, lo que impulsa aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el análisis predictivo. ¿Quieres saber más sobre su aplicación en tu negocio? ¡Comparte tus preguntas o experiencias! #RedesNeuronales #InteligenciaArtificial #MachineLearning #AI #TransformaciónDigital

Excelente representación visual de cómo funcionan las redes neuronales artificiales. La capacidad de 'aprender' patrones y realizar cálculos complejos es impresionante, sobre todo cuando pensamos en sus aplicaciones prácticas

ATTENTION IS ALL YOU NEED Las dos conferencias sobre Inteligencia Artificial de mayor peso son la Neural Information Processing systems (NeuroIPS) y la International Conference on Machine Learningy (ICML), ambas con más de cuatro décadas, ambas itinerantes. El nombre de este post es el nombre de un modesto trabajo presentado en la sección de posters (ni siquiera como conferencia) en diciembre de 2017, el documento de 11 páginas presentó el modelo “Transformers” para gestionar lenguaje natural, modelo que revolucionó a la IA y sigue sacudiendo a toda la sociedad, no es exageración, los Transformers son la base de TODAS y CADA UNA de las plataformas de IA Generativa. El trabajo lo presentaron 8 jóvenes, todos en sus veinte excepto uno, todos trabajando en Google. A su regreso de NeuroIPS fueron recibidos con negativas para aplicar su maravilloso desarrollo de los Transformers. Todos acabaron yéndose del gigante de Mountaint View, aunque uno ya regreso. El misisimo Sam Altman, reconoce que todo lo que habían hecho lo tiraron y empezaron a trabajar con los Transformers cuando escuchó una plática de Schazeer, uno de los ocho “Transformers”. Al irse esos 8 Transformers, no se quedaron para nada quietos, véase la tabla y entiéndase que un “paper”  de pintoresco nombre (evoca por supuesto a la canción de los Beatles) compuesto por 11 hojas es el documento que más han cambiado a la humanidad, en todos los ámbitos.

En un fascinante encuentro donde la neurociencia y la inteligencia artificial se dan la mano, los científicos están proponiendo nuevas teorías sobre cómo el cerebro aprende. A raíz de cinco décadas de investigación, Geoffrey Hinton, conocido como el Godfather de la IA, ha impulsado el desarrollo de redes neuronales artificiales que, más allá de facilitar el funcionamiento de modelos de IA avanzados como ChatGPT, aspiran a explicar los misterios del aprendizaje en el cerebro humano. Uno de los aspectos más intrigantes de este enfoque es la búsqueda de paralelismos entre las funciones de las redes neuronales artificiales y los mecanismos de aprendizaje del cerebro. Si bien las máquinas pueden escribir y diagnosticar enfermedades, la verdadera cuestión radica en cómo estos modelos pueden replicar, o al menos comenzar a entender, los intrincados procesos de aprendizaje de los seres humanos. Así, el entendimiento del funcionamiento cerebral podría no solo afinar nuestros modelos de IA, sino también proporcionar información valiosa sobre la biología y el comportamiento humano. Sin embargo, la verdadera traba que enfrentan los neurocientíficos es la testabilidad de estas nuevas teorías. Si bien estos desarrollos son prometedores, la cuestión es cómo evaluar y validar estas hipótesis en un laboratorio. La investigación en este campo sigue siendo esencial, puesto que cualquier avance podría cambiar nuestra comprensión tanto de la IA como de la cognición humana. En resumen, la intersección entre la inteligencia artificial y la neurociencia promete un viaje repleto de descubrimientos. Así que, antes de que la IA decida que puede hacer todo por nosotros, es hora de que aprendamos a usarla a nuestro favor. No te quedes atrás: ingresa hoy a ledby.digital y crea tu cuenta en nuestra plataforma de IA Marketing. ¡Aprende a utilizar la inteligencia artificial antes de que te reemplace! [The Economist](https://lnkd.in/egvy_iFa) #InteligenciaArtificial #Neurociencia #AIMarketing #ElFuturoEsAhora #Tecnologia

La magia de las redes neuronales, visualización 🔝 Esta gráfica muestra de forma espectacular cómo funciona una red neuronal artificial (#ANN) entrenada para reconocer dígitos del 0 al 9. Con 50 neuronas distribuidas en dos capas, este modelo ilustra la complejidad detrás de las predicciones de la #IA. ¿Qué vemos aquí? 1️⃣ La entrada (imagen del número) pasa por las capas de neuronas, donde cada conexión (las líneas de colores) representa un cálculo matemático. 2️⃣ Los colores y grosores de las conexiones reflejan cómo la red procesa los patrones en la imagen y asigna probabilidades a cada posible número. 3️⃣ En este ejemplo, la red identifica el dígito "9" basándose en cómo las conexiones activan ciertas neuronas, simulando un sistema de "aprendizaje" inspirado en el cerebro humano. ¿Por qué es relevante? Esto demuestra cómo la complejidad y capacidad de una ANN aumentan exponencialmente con el número de conexiones y neuronas. Es fascinante pensar que estos mismos principios son los que permiten que las aplicaciones de IA, desde el reconocimiento de texto hasta la generación de imágenes, funcionen de forma tan precisa y eficiente. ¿Quieres ver ejemplos de aplicación en el sector energético? En los comentarios, te dejo el enlace a un proyecto revolucionario que estamos desarrollando y que dará mucho que hablar en los próximos meses. 💬 ¿Qué opinas de esta representación visual? ¿Crees que la IA puede seguir inspirando nuevas formas de entender procesos complejos? #IA #RedesNeuronales #Innovación