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Introducción a la computación cuántica

En los últimos años hemos visto un gran avance en la computación cuántica, tanto en la parte hardware con nuevos procesadores basados en iones atrapados, superconductores o fotónica, como en la parte software con nuevos algoritmos que intentar mejorar en eficiencia a los clásicos. Este avance ha llevado a que exista un elevado optimismo sobre... Seguir leyendo →

Deep learning y sistemas complejos

Como hemos ido viendo en esta Web, el uso de GPUs y nuevos modelos de deep learning ha logrado grandes avances en visión artificial, procesamiento de lenguaje, juegos, etc. Para ello han sido clave modelos de redes neuronales multicapa, RNNs, CNNs y posteriormente transformers basados en el mecanismo de atención. Por otro lado, en la... Seguir leyendo →

Modelos discriminativos y generativos en deep learning

Una pregunta que siempre nos planteamos en machine learning y en deep learning es la diferencia entre algoritmos discriminativos y generativos y cuál escoger para un problema concreto. Los algoritmos discriminativos modelan la dependencia de una variable objetivo Y  en función de una variable observada X.  De esta forma se puede predecir la variable Y ... Seguir leyendo →

¿Una burbuja en la IA generativa?

En los últimos meses hemos visto mucha discusión sobre si la IA generativa es una burbuja económica o no. Ahora parece que todas las startups tienen algún componente de IA generativa. Recientemente, Financial Times nos dio su visión escéptica. Bank of America primero dijo que era una burbuja y luego se desdijo. Goldman Sachs a... Seguir leyendo →

Curso Deep learning con PyTorch

Hemos creado una serie de tutoriales para introducir uno de los frameworks de deep learning más avanzados, PyTorch, y sus principales módulos. A continuación se puede ver un listado con las partes del curso: Programación orientada a objetos en PyTorch. Tensores en PyTorch. Almacenamiento de tensores en PyTorch. Módulo de redes neuronales. Optimización en PyTorch.... Seguir leyendo →

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