¿Cómo piensan las máquinas?
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Emprendedor y tecnólogo especializado en Big Data
Emprendedor y tecnólogo. Autor del libro ¿Cómo piensan las máquinas?.
Estudió una Ingeniería en Sistemas
En 2017 co-fundó RockingData, una startup pionera y referente en latinoamérica, reconocida como una de las 10 startups con mayor proyección por LinkedIn en 2022.
RockingData trabaja a diario para democratizar la ciencia de datos y la inteligencia artificial, con el objetivo de potenciar la toma de decisiones en todo tipo de organizaciones. Con clientes como MercadoLibre, YPF y AB InBev, entre otros.
Fredi participa como tecnólogo en numerosas actividades de divulgación como Tedx Talks, en medios como La Nación, Infobae, Perfil, CNN y otros.
Es profesor en posgrados y coordinador del programa de Big Data de la Universidad de San Andrés.
Podés encontrar más info en su perfil de Linkedin.
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En RockingData
El trabajo diario de Fredi Vivas en RockingData es hacer que más organizaciones se conviertan en Data-Driven.
RockingData crea algoritmos de inteligencia artificial y machine learning para potenciar el proceso de toma de decisiones de empresas y organizaciones de todas las industrias.
También acompañan el desarrollo de las principales habilidades de datos de sus equipos, mediante capacitaciones in company. Conocé más ingresando aquí
Información de interés
Como parte de Singularity University
Después de haber realizado el programa referencia de Singularity University durante un verano e incubado una startup 2 meses en Singularity Ventures, Fredi es colaborador en el equipo que lidera el Chapter Buenos Aires de la Universidad, divulgando el uso positivo de las tecnologías exponenciales y desarrollando iniciativas para potenciar el ecosistema emprendedor Argentino.
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Algunos sitios web basados en IA
Todos sabemos que la inteligencia artificial (IA) es una de las evoluciones tecnológicas más transformadoras de nuestro tiempo.
Aquí hay algunos recursos asombrosos para trabajar, divertirse y aprender:
Divertite dibujando (aunque no seas bueno haciendolo) mientras ayudas a una red neuronal a identificar que cosa estas intentando hacer con tus garabatos.
Sesgo oculto. Los modelos entrenados con datos del mundo real pueden codificar sesgos del mundo real. Profundiza sobre este tema con los casos simulados de este sitio web.
Este sitio te permite generar una imagen de una persona que en realidad no existe en este mundo :).
Converti dibujos de líneas simples en hermosas obras de arte. La AI transforma automáticamente tu creación.
Es una plataforma desarrollada por MIT que genera dilemas morales y recopila información sobre las decisiones que las personas toman entre dos resultados destructivos.
Amplia una imagen hasta 8x y cambia cualquier imagen borrosa por una más nítida. Utiliza tecnología de IA de última generación para analizar la imagen y dejarla espectacular.
Descubre cómo funcionan los deepfakes (‘ultrafalsos’) y aprendé a usar criterios visuales para identificarlos a través de estos relatos de investigación práctica y ejemplos de internet.
¡Agendá una conferencia de Fredi Vivas en tu organización!
Los teléfonos móviles, sensores y la digitalización de todo crean gran cantidad de datos que pueden explotarse, comprenderse y valorarse para transformar casi todos los ámbitos de nuestra vida.
La era del big data, la ciencia de datos y la Inteligencia artificial, requiere diferentes herramientas para aprovechar el conocimiento escondido en exabytes de registros.
En un mundo migrando fuertemente a lo digital, la ciencia de datos es la clave para que las organizaciones tomen mejores decisiones.
Charlaremos sobre:
- La revolución de los datos y su impacto en nuestro día a día.
- Tecnologías Exponenciales. ¿qué son y cómo se desarrollaron?.
- Alfabetización en datos. big data, data science, data analytics, inteligencia artificial.
- Nuevos desafíos profesionales de esta época. Perfiles que trabajan en proyectos de datos. Habilidades requeridas.
- Casos de éxito usando técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial. Aplicación a industrias específicas.
- Principales desafíos de adopción de estas tecnologías en las organizaciones. Sugerencias para hacer ese camino.
- El futuro de los datos y la inteligencia artificial.
