Lecturas Recomendadas 23/02/2018

Inteligencia Artificial

Nuestras lecturas recomendadas para este fin de semana nos hablan sobre Inteligencia Artificial, también les proponemos un vídeo de nuestro Director, Stefano Visintin, que os hará relexionar.  Les invitamos a participar en la sección de comentarios.

Ventajas y riesgos de la Inteligencia Artificial

Expertos vaticinan que el desarrollo de la IA, el mayor reto tecnológico de la historia, dará a luz una nueva generación de robots autónomos capaces de atender nuestras necesidades. Pero ¿constituirán una amenaza?

Tal vez la tecnología cambie la manera en la que trabajamos, pero aún vamos a tener trabajo por hacer

Arículo escrito por Anand Eswaran, Vicepresidente Corporativo de Servicios y Éxitos Digitales de Microsoft.

Nos habla sobre como hoy, los negocios miran hacia la nube, la inteligencia artificial, Internet de las Cosas, la realidad combinada y otras nuevas tecnologías para reinventarse y reinventar sus capacidades.

¿Qué habilidades deberían pensar en desarrollar? De acuerdo con el estudio Harvard Business Review Analytics Services, realizado por Microsoft en 2017, la habilidad más importante que se debe tener en 2020 será la de trabajar con datos y analítica. Esto no es una sorpresa.

Pero no todos los trabajos requieren amplias habilidades técnicas y entrenamiento. Las llamadas habilidades interpersonales mantendrán su demanda. Estas incluyen adaptabilidad, adecuación a la cultura laboral, liderazgo, potencial de crecimiento y capacidad para priorizar. La capacidad de colaborar, por ejemplo, en un cambiante mercado de la industria de la salud, se mantendrá como un plus.

The Rise Of Artificial Intelligence As A Service In The Public Cloud

Este es un artículo mucho más técnico sobre la estructura de Inteligencia Artificial utilizada al servicio público en la nube.

Los modelos de aprendizaje automático se generan cuando se aplica una gran cantidad de datos a los algoritmos estadísticos. Estos modelos aprenden de una variedad de patrones de datos existentes. Cuantos más datos, mejor será la precisión de la predicción. Por ejemplo, decenas de miles de informes de radiología se utilizan para capacitar redes de aprendizaje profundo, que desarrollarán modelos para detectar tumores.

Independientemente del problema comercial y vertical de la industria, el aprendizaje automático necesita datos que pueden presentarse en múltiples formas. Bases de datos relacionales, datos no estructurados almacenados como objetos binarios, anotaciones almacenadas en bases de datos NoSQL, datos sin procesar ingeridos en lagos de datos que actúan como entrada para los modelos de aprendizaje automático.


Os invitamos a ver el siguiente vídeo realizado por nuestro Director de grado, Dr. Stefano Visintin, en donde hace un repaso sobre el impacto de las revoluciones tecnológicas a lo largo de la Historia y nos plantea algunas preguntas abiertas para que podamos investigar por nuestra cuenta y aprender más sobre las nuevas tecnologías y su impacto en el presente y futuro.

Si deseas puedes participar en nuestro foro dejando tus comentarios, durante la semana estaremos compartiendo con vosotros las respuestas desde el punto de vista de los profesores del Grado en Empresa y Tecnología.

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¡Nos vemos pronto!

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