¿Cómo piensan las máquinas?
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Emprendedor y tecnólogo especializado en inteligencia artificial
Autor de los libros “Invisible“ y “¿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 Data & AI Strategy de la Universidad de San Andrés.
Podés encontrar más info en su Youtube, Linkedin, Instagram, Facebook o Twitter.
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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
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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.
