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Software 2.0

Software 2.0

By Andres Torrubia
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial.


- Cada semana una entrevista con actores relevantes en la inteligencia artificial.

- No comercial ni monetizado.

- En castellano


¿POR QUÉ?


Veo la inteligencia artificial como herramienta transformadora y desgraciadamente hay menos recursos de los que me gustaria en castellano.


Espero que hacer accesible oir lo que piensan los gigantes de la IA pueda servir de inspiracion para muchos.
Dibujando con matemáticas - Iñigo Quilez
Iñigo Quilez es un referente en el mundo del arte digital que va de la mano de las matemáticas; específicamente en la generación procedural de gráficos, lo que en la práctica se podría traducir como "dibujar con matemáticas" y que puedes ver y tocar en su proyecto www.shadertoy.com Iñigo nos habla de cómo empresas como PIXAR usan la generación procedural, de la evolución de programación de "demos" a la vanguardia de los efectos visuales y las posibilidades que traería el aprendizaje profundo a este mundo.
01:09:38
February 26, 2021
Filosofía Computacional - Santiago Sánchez-Migallón
¿Qué tiene que ver la filosofía con la Inteligencia Artificial? Santiago Sánchez-Migallón nos plantea si una red neuronal artificial podría llegar a ser consciente, si GPT3 realmente entiende o si su supuesto entendimiento es una especie de espejismo. ¿Desvelaremos en el podcast la respuesta a estas preguntas?   🤔
01:18:13
February 20, 2021
Investigación básica en Layer 6 - Felipe Pérez
Felipe es investigador científico senior en la empresa Layer6.ai, donde entre otras cosas han desarrollado un sistema que permite mejorar la arquitectura Transformer mediante análisis matemático. Felipe nos cuénta que preguntas se hacen para mejorar una arquitectura tan sofisticada y cómo se meten en ese terreno. No sólo es posible que una empresa haga investigación básica en inteligencia artificial, sino que además deberíamos de tomar nota...
01:06:53
January 29, 2021
Preguntas Enero 2021 - Andrés Torrubia
Respondo a estas preguntas que me hacéis por twitter: Una vez acabada la carrera de ingeniería informática, ¿crees que es fácil coger experiencia en España, o mejor salir fuera de España? Estamos a final de año y posiblemente que te estas planteando objetivos para el 2021. Seguro que el primero es el máster del Instituto de Inteligencia Artificial ¿Cuál es el segundo? ¿a quién te gustaría entrevistar en #software2.0 a nivel nacional e internacional? Tres personas que crees pueden ser referencia y que hay que seguir en 2021. Si están en Twitter, mejor.  ¿Qué cosas que parecen chorradas luego a la larga son importantes?  Veo en una competición en Kaggle que están utilizando cierto tipo de red con resultados aceptables; pero intento reproducir el experimento y no chuta. Pregunta: en estos casos ¿cómo haces tu la depuración de la red? Lo que más te costo aprender (a nivel teórico) hasta llegar al punto de conocimiento de Inteligencia Artificial que estás ahora. El hecho de que las redes neuronales se basen en correlaciones, que como sabemos no implican causalidad, seguro que en ocasiones debe llevar a resultados totalmente erróneos. ¿Alguien ha medido cuán a menudo se da esa situación? ¿Conoces alguna curiosa? Si te fueras a adentrar en el mundo de la Inteligencia Articial actualmente ¿cuál crees que son los mejores pasos a seguir tras terminar la carrera? ¿Cuáles son los pasos que recomendarías por experiencia propia? ¿Cuál crees que sería el hardware ideal para montar tu primera plataforma en casa y no depender del cloud? ¿CPU, GPU, memoria, disco duro, refrigeració, sistema operativo, etc? Hardware: ¿AMD o Intel? ¿Mayor cantidad de núcleos en la CPU o menos cantidad con mayor frecuencia? ¿En qué test de CPU debo fijarme a la hora de escoger una CPU? En caso de los de gaming abundan los test pero no sé cuál sería el que más se ajustaría para Inteligencia Artificial. ¿Cuál es la versión específica de Ubuntu que mejor está preparada para aprendizaje automático e Inteligencia Artificial? Debido a los altos precios de piezas, hay una tendencia a usar Kits Chinos Dual Xeon, los cuales usan CPU de servidores dados de bajas, permitiendo tener gran cantidad de núcleos a un precio contenido ¿Qué piensas de ellos? ¿Has probado Aprendizaje automático punto NET de Microsoft o algún otro framework para trabajar en punto NET o tienes alguna referencia de su rendimiento y escalabilidad? ¿Conoces alguna forma de aprender teoría de aprendizaje automático sólo mediante audio (estilo podcast)? Entre alguien con un buen perfil en Kaggle y alguien con experiencia en la industria, ¿a cuál contratarías? ¿Es mejor centrarse en un área de aprendizaje automático (por ejemplo datos tabulares, visión por ordenador, procesado de lenguaje natural) o aprender de todas? ¿Qué tipo de problemas o retos son más susceptibles de abordarse con éxito mediante inteligencia artificial? ¿Cuáles son más interesantes? ¿Cuáles no pueden abordarse mediante Inteligencia Artificial? ¿En qué sectores la irrupción de la Inteligencia Artificial va a suponer un cambio mayor? ¿En cuáles no tendrá incidencia? ¿Crees que visto el avance de tecnologías como aprendizaje por refuerzo en un futuro próximo muchas tecnologías actuales de Inteligencia Artificial desaparecerán? ¿Como aprendizaje profundo? La tendencia es datos, datos, datos y poder de computación... ¿pero quizá el camino es “diseño”? Todo es predecible (según Elon Musk) por lo tanto ¿será la Inteligencia Artificial un día capaz d predecirlo todo? ¿O por el contrario hay un limite? ¿Qué no es predecible? ¿Hay posibilidad de elección? ¿Somos sólo patrones y la Inteligencia Artificial lo tiene muy fácil con nosotros? ¿Crees en l libre albedrío? ¿Puede una Inteligencia Artificial tenerlo? y más...
01:02:43
January 24, 2021
IA Ética en Facebook - Joaquín Quiñonero
¿Qué es la ética? ¿Cómo se puede conseguir una inteligencia artificial ética? ¿Qué es un algoritmo justo? A medida que no sólo la inteligencia artificial sino la algoritmización de decisiones cobran más protagonismo en nuestras vidas estas preguntas se vuelven más relevantes y las respuestas no son sencillas (al menos para mí). Tenemos el honor de contar con Joaquín Quiñonero, Distinguished Tech Lead for Responsible AI at Facebook (Distinguido Líder técnico para una IA responsable en Facebook) quién nos hablará de justicia, algoritmos, sesgos y -mi opinión- el hecho de que si bien la inteligencia artificial nos puede ayudar a responder muchas preguntas tenemos que asegurarnos recurrentemente de que las preguntas que formulamos son las adecuadas (algo que -por ahora- no hace la inteligencia artificial). Joaquín se ha ofrecido para continuar la conversación en otro futuro episodio, pero mientras tanto podéis escucharle (en inglés) en https://soundcloud.com/wandb/joaquin-candela?in=wandb/sets/gradient-dissent-machine
59:30
January 15, 2021
IA aplicada a la Educación - Competición Kaggle - Javier Martín
En Corea del Sur una empresa (https://www.riiid.co/en/main) ha desarrollado un tutor basado en Inteligencia Artificial ("IA Tutor") que ayuda a los alumnos a tener un itinerario personalizado para aprender inglés. Acaba de terminar una competición en Kaggle en la que 3400+ equipos compitieron por obtener el sistema que mejor prediga si un alumno va a responder bien o mal a la siguiente pregunta que se le ponga. Javier Martín (https://twitter.com/info_libertas) y servidor competimos en dicha competición dónde nos quedamos en tercer lugar. En este episodio contamos el desarrollo de la competición, las motivaciones, técnicas y problemas con las que lidiamos para llegar a nuestra solución que describimos aquí: https://www.kaggle.com/c/riiid-test-answer-prediction/discussion/209585 Además desvelamos la técnica a la que apodamos "El pistolero ciego". Otros recursos que comentamos: Sistemas de Kai-fu Lee comenta que usan IA en educación: https://www.gradescope.com https://www.bakpax.com Cuentas de twitter: https://twitter.com/ak92501 https://twitter.com/lucidrains https://twitter.com/ykilcher Y por último el "Colombo" del episodio es el por qué de nuestro de equipo: "Noisy Students"
02:03:37
January 9, 2021
Datos a la vista con Graphext - Victoriano Izquierdo
Victoriano Izquierdo es cofundador de Graphext, una herramienta que promete hacer accesible la extracción de información útil de datos sin necesidad de programar en R o en Python. ¿Qué información útil? Pues desde cómo agrupar votantes, clientes según tendencias hasta incluso los ingredientes del crimen perfecto (analizando datos de crímenes, sí). Al final del episodio hay un acertijo relacionado con el número: 0.739085.... y si quieres un "spoiler" en forma de código... ``` import torch import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline max,res = 3,1000 xv, yv = torch.meshgrid(torch.linspace(-max, max, res), torch.linspace(-max, max, res)) m = torch.view_as_complex(torch.cat((xv.unsqueeze(-1),yv.unsqueeze(-1)),dim=-1)) f = lambda x:torch.cos(x) for _ in range(1000): m = f(m) mabs = m.abs() plt.imshow(torch.isnan(mabs)) ```
58:17
December 4, 2020
Buscando a Amancio
En este episodio de Software 2.0 conoceremos la experiencia de 8 personas que realizaron el I Master Ejecutivo en Ingeligencia Artificial, nos contarán su historia y cómo piensan aplicar la IA en sus parcelas profesionales que van desde el derecho, la medicina, la consultoría pasando por PYMEs y empresas de mayor tamaño, tanto locales como internacionales. 11:13 Aurelio López - Profesor Titular de Derecho Internacional Privado, UA 23:40 Sandra Gomis - Neurocientífica y Gestora de Proyectos, Hospital General Universitario de Alicante 41:00 Gianni Cecchin - CEO, Verne Technology Group 55:29 Jose Navarro - Anestesiólogo, Hospital General Universitario de Alicante 1:10:53 Fernando Pérez Blasco - Controller Corporativo, Alzis 1:23:05 Juan Pablo Niñoles - Director Tecnología e Innovación, EUROVAL Sociedad de tasación 1:37:17 José Angel López Mayoralas - Responsable de Estrategia y Desarrollo de Negocio EMEAR & APJC,Cisco Systems 2:03:44 Elad Rodríguez - CEO, Nitnets 2:27:01 Sorpresa...
02:28:37
November 13, 2020
Ganando dinero con Inteligencia Artificial - Jordi Villar
¿Conocéis a alguien que haya ganado cientos de miles de euros en competiciones de inteligencia artificial? Antes de esta semana yo no, pero ahora sí; y esa persona es Jordi Villar, que ha competido en dos plataformas de trading algorítmico ganando en total $350.000 tal cual describe en su artículo https://jordivillar.com/pursuing-non-conventional/ Jordi desvela que sus algoritmos encierran una sencillez casi paradójica y nos explica cómo funcionan Numerai y Quantopian.
59:19
October 29, 2020
Desarrollo de Software - Javi Santana
Javi Santana ha sido emprendedor en Agroguía, desarrollador y CTO de Carto, ha trabajado en BBVA y ahora emprendedor de nuevo en Tinybird.  Hablamos del desarrollo de software convencional (llamarlo 1.0 es casi irónico porque es prácticamente todo el software que existe), de lenguajes de programación, de qué es el Software 2.0 y dónde está en madurez respecto al software convencional. En la entrevista mecionamos: - Artículo de Marc Andreessen "Why software is eating the world" https://a16z.com/2011/08/20/why-software-is-eating-the-world con traducción: Por qué el software está devorando al mundo. https://docs.google.com/document/d/1-0dZepaeqStq6PtSdojEW9ApqlvOQrl7xGsixbRN9HA/edit?usp=sharing cortesía de http://IIA.es - Canal de directos en Twitch: https://www.twitch.tv/qualopy
01:50:08
October 21, 2020
Fastai - Jeremy Howard (English version)
Jeremy Howard is -along with Dr. Rachel Thomas- cofounder of fastai, a company that does research, development and education on deep learning, to make it more accessible. Jeremy discusses his latest book, how to get started on coding and deep learning and many other things like the why the future on deep learning may not be coded in Python (or based on Transformers).
29:46
October 15, 2020
Fastai - Jeremy Howard (versión en castellano)
Jeremy Howard es -con la Doctora en matemáticas Rachel Thomas- creator de fastai, una empresa que hace investigación, desarrollo y educación para que el aprendizaje profundo sea más accesible. En esta entrevista Jeremy nos habla de su libro (!), de como aprender a programar si no tienes estudios técnicos, del futuro del aprendizaje profundo (y por qué puede que no sea en Python o dominado por los Transformers).  Esta es la versión con traducción al castellano. ¿Cuándo veremos sistemas que por ejemplo doblen con tu propia voz a otros idiomas?  ¿Cuándo sistemas que mejoren ese acento que no tienes?
59:07
October 15, 2020
Simulando la Física en DeepMind - Alvaro Sánchez
¿Puede un sistema de aprendizaje profundo simular la física mejor que el simulador que lo entrena? Alvaro Sánchez es investigador en DeepMind, dónde ha desarrollado varios trabajos que tratan de mejorar simulaciones físicas con técnicas de aprendizaje profundo. En este episodio, Álvaro nos explica por qué es importante este trabajo y desvela cómo lo hace. Seguimos sin saber si vivimos en una simulación, pero al menos podemos crearnos nuestras propias simulaciones.
01:15:16
October 8, 2020
GPT-3 - Preguntas y Respuestas
A no ser que estés en una cueva sin internet te habrás enterado del revuelo que está generando GPT-3, un modelo generativo de texto, entrenado por la empresa OpenAI que supone (¿o no?) un paso hacia la inteligencia artificial general. No puedo entrevistar al mismísmo GPT-3 (y no creas que me interesaría demasiado hacerlo) pero sí hablar sobre las preguntas que habéis hecho por twitter: - ¡hazle una entrevista al modelo! - Comparativa con otras tecnologías de los últimos años en grado de posible impacto (similar a BitTorrent? ImageNet neural networks? Bitcoin? BERT?) - Limitaciones de la tecnología y motivos de que sea un api privada  - Aplicaciones reales en empresas y startups - Y como empezar a utilizarlo ya, si es que se puede - Estaría genial una explicación pa cazurros como yo de las tripas del GPT-3 ¿un Transformer vitaminado? ¿Qué lo hace especial?¿Sólo el tamaño? - No te da la sensación de que se ha roto otra barrera, de que la IA ha superado otro hito? La gente habla de GPT-3 en el tono en el que se hablaba antaño con el ajedrez o con AlphaGo ("vale, ganará al ajedrez pero nunca podrá...." y esos "nunca podrá" van cayendo) ¿hay miedo? -  Cual es el siguiente paso para GPT-4??Más cómputo??Mas parámetros???Más datos?? Dónde está el límite??? - Consciencia. ¿Es GPT-3 consciente de alguna forma? Tengo la sensación de que estamos cerca de alguna forma de consciencia  - Cuanta energia fue necesario para entrenarlo? - ¿Vamos a tener que ir buscando trabajo los programadores a medio plazo? - Si se puede dejar desatendido (spoiler:no) - Ya sabemos que más datos y más parámetros mejoran el modelo, pero ¿hasta qué punto sigue siendo interesante entrenar estos modelos monstruosos que solo pueden poner en producción 4 empresas? - ¿Estado para otros idiomas distintos al Inglés? -  Su aplicación para generación de imágenes. ¿Es posible usarlo para eso? - Sesgos de entrenamiento - ¿Se puede hacer fine-tuning no para tareas sino para idiomas? Aprovechar de alguna forma lo aprendido en inglés por el modelo para no tener que entrenar desde 0 un nuevo modelo en sueco, por ejemplo. - La cantidad de recursos que hace falta para entrenarla y si vamos camino de que el deep learning deje de ser "abierto". - 175B params es a ojo de buen cubero es 1Tb de memoria y no se si podría correr en CPU * cómo crees que lo han puesto en producción? * crees que veremos una versión mejorada que funcione en máquinas normales (1/100x) * que crees que se necesita para entrenar algo así? - ¿Se podrá poner el modelo estándar de partículas en términos que el embending permita transferirlo al GPT-3 ? Y así saber si el campo de Higgs es metaestable ... entre otras cosas.
01:37:37
July 24, 2020
Privacidad - Trazabilidad de contactos con DP-3T - Carmela Troncoso
La pandemia del coronavirus ha puesto encima de la mesa el uso de la tecnología para ayudar a la trazabilidad de contactos. La forma que se está probando de forma más extendida utiliza Bluetooth, y se puede implementar de forma centralizada o descentralizada. Las implementaciones centralizadas han generado suspicacias y una de las respuestas ha sido una iniciativa descentralizada llamada DP-3T, que lidera la española Carmela Troncoso, profesora de la Escuela Politécnica Federal de Laussane en Suiza. Privacidad, desmantelamiento, confianza y soberanía tecnológica son algunos de los temas que oirás si decides escucharnos; y no los oirás -al menos aquí- si no lo decides ;-)
01:01:55
July 13, 2020
Compitiendo en Kaggle - Vicens Gaitan
Vicens Gaitan es uno de los competidores españoles en Kaggle de más reputación.  Actualmente está en el TOP 100 a nivel mundial del ranking más exigente de Kaggle: el de las competiciones. Nos desvela parte de sus secretos, trucos y estrategias. Podéis ver su perfil aquí: https://www.kaggle.com/vicensgaitan
01:25:56
July 6, 2020
Declive de Europa en Inteligencia Artificial - Andrés Pedreño y Luis Moreno
¿Está Europa abocada al declive en la época de la Inteligencia Articial? Luis Moreno y Andrés Pedreño han escrito un libro en clave económica profundizando en el diagnóstico y posibles recetas. El libro lo podéis encontrar en: https://www.amazon.es/Europa-Prevenir-declive-inteligencia-artificial/dp/8409212110/
01:07:41
June 29, 2020
VFX - Efectos Visuales - Carolina Jiménez
Carolina Jiménez es artista de efectos visuales, y con ella hablamos del papel de la tecnología en el cine, de los deep fakes (ultrafalsos), el verde chroma y damos un repaso a técnicas que ¿quizás? verán la luz gracias a la IA.
45:03
March 8, 2020
Neurociencia - Neurocienciaficción - Rodrigo Quian
En neurociencia hace mucho que se especuló con la existencia de la neurona “de la abuela”, neuronas que se activan cuando vemos una foto de nuestra abuela, leemos o incluso si oímos su nombre. Rodrigo Quian Quiroga es el neurocientífico que descubrió en el cerebro humano las neuronas de concepto, siendo la más famosa la neurona de Jennifer Aniston, neurona que logró identificar y que se activa ante imágenes de la actriz Jennifer Aniston (también se identificaron neuronas de otras personas). Rodrigo nos explica dónde están estas neuronas, cómo el aprendizaje automático se inspira en lo que conocemos del cerebro; además conversamos sobre las diferencias entre las redes neuronales artificiales y naturales, y mucho más.
50:11
February 10, 2020
Competición RSNA - Detección de hemorragias cerebrales - Javier Martín y Cristian Martí
La asociación norteamericana de radiología (RSNA) organizó una competición que consistía en detectar hemorragias cerebrales dadas las imágenes de un paciente. Javier Martín, Cristian Martín y servidor participamos y nos quedamos en la posición #9 lo que supuso que nos invitaran a presentar cómo creamos nuestro modelo en la conferencia mundial de radiólogos que se celebra en Chicago. En este episodio contaremos cómo funciona una competición y cómo -contra casi todo pronóstico- logramos colarnos en el TOP 10.
01:10:41
February 2, 2020
Preguntas y Respuestas - Andrés Torrubia
En este episodio me preguntáis desde twitter un montón de preguntas que intento responder: Alvaro Correa → Siendo ingeniero de software, como empezarías a estudiar y desarrollar temas de IA? Carla Romesan → Has hablado varias veces de ello y en tu Twitter compartes varios recursos, ¿qué le recomendarías hacer a alguien que no tiene una base informática sólida para iniciarse en el mundo de la IA? ¿Crees que cualquier persona puede aprender y dedicarse a ello? Fernando Moreno-Pino → Yo tengo curiosidad por saber cómo se valora en el sector privado español del ML el hacer un PhD antes de saltar a la empresa privada. Siendo alguien que trabaja en la empresa privada, ¿algún consejo para los estudiantes de doctorado? Enrique Zurita → ¿Qué formación te darías a ti mismo si fueses hoy un niño? Tu hijo. No me refiero a programación en general, sino a habilidades, técnicas capacidades, más concretas para prepararte para el mundo que está llegando. Adrián García Ramos → ¿Podrías recomendar un libro introductorio sobre biología para ingenierios? Me gustó mucho el podcast con Aurelia pero no pude seguir demasiado la estructura de secuenciación del ADN y otro temas porque no es mi área de conocimiento. Me encantaría entender el problema mejor. COMPETICIONES Javier Avellán → ¿Cuántas palomas tienes para ganar tantas competiciones? Jose Carmona → ¿qué estrategia estáis usando en DeepFake Challenge de kaggle? Antoni Gimeno → En relación a la competición, como empiezas, como te decides que tipo de algoritmo, infraestructura, herramientas, compañeros de viaje, ... Jose Navarro → ¿Qué criterios usas para participar en una competi u otra? ¿Si crearas una (cosa que estaría muy bien), qué temática elegirías y cuál sería su objetivo?. Jusepe → Que recomendaciones serían adecuadas para empezar a competir en kaggel, teniendo en cuenta el nivel (muy top) y la cantidad de grupos que se presentan? Roberto Paredes → Yo te preguntaría cosas de Kaggle. Horas invertidas, consejos, cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo, la importancia del hardware y los equipos, etc. Carla Romesan → También me gustaría que nos contaras tu experiencia en el mundo de las competiciones internacionales, en las que, además, has tenido excelentes resultados! Bravo Sanchinarro! ¿Consejos para alguien que quiere iniciarse en ellas pero todavía no tiene mucha idea de IA? EN LA PRACTICA Javi Santana → Como crees que la IA y el desarrollo de aplicaciones de toda la vida pueden funcionar juntos (o casos donde esté funcionando). Iván de Prado →Dentro del deep learning: ¿que técnicas/papers de los últimos meses te parecen más disruptivos? ¿Cuáles son los temas más prometedores según tu punto de vista? ¿Qué 10 personas en Twitter habría que seguir si o si? Nacho Gonzalez → Casos reales cañeros que conozcas, desarrollados por un solo developer.Pregunta Macarra/Bruta/Pura Curiosidad: IA sin coders: ¿oximorón?¿existe algo hoy? ¿y a futuro? (¿Y tiene sentido que salgan servicios en esa línea?) Cual es la killer pregunta a hacerle un proyecto que dice que IA bla bla bla para detectar Bullshit en milisegundos Eduardo Manchón → Si quiero hacer algo de IA en mi empresa, por dónde empiezo? Sí, todos tenemos data y mucha, pero cómo saber qué se puede hacer con ella? Qué puede dar resultado y qué no? Cuál es el primer paso razonable y concreto para trabajar en IA? Ejemplos concretos ayudarían. Cesar Riat → como definis el precio para hacer una consultoria/ crear un modelo a empres/startups, que parametros tenes en cuenta para formar el precio ; tiempo q le dedicas, horas procesamiento etc? Isabel M. Perez → Además de ingenieros, qué otro tipo de profesionales piensas que se van a necesitar para desarrollar IAs potentes? Adrián García Ramos → ¿Cuáles han sido las aplicaciones de negocio usando AI (tuyas o de otros) mas interesantes que has implementado? Ricardo Pica: Como se afrontan proyectos de seguridad crítica? Primero desde el punto de vista técnico, y ....
01:20:50
January 26, 2020
Ciberdelitos - Policia Nacional - Casimiro Nevado
Magia de CSI aumentando resolución de imágenes ¿Realidad o ficción? ¿Dónde está la IA ahí? Fraude del CEO… ¿Que es? ¿Cómo usa hoy la policía la IA? ¿Cómo usará la policía la IA mañana? A estas y más preguntas nos responde Casimiro Nevado: Inspector Policía Nacional, profesor Escuela Nacional de Policía y coordinador Congreso Ciberseguridad C1b3rWall (del que t4mb13n n0s h4bl4).
29:28
January 18, 2020
Divulgación - DotCSV - Carlos Santana
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Carlos Santana es el creador del canal de Youtube Dot CSV donde presenta videos educativos sobre aprendizaje automático y cubre las últimas noticias en torno a la inteligencia artificial... y todo en castellano. Carlos nos habla de su labor como divulgador de Inteligencia Artificial, de la comunidad Machine Learning Hispano (MLH) y mucho más.
51:40
January 12, 2020
Medicina - Lucha contra el cáncer - Aurelia Bustos
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Aurelia Bustos es médico oncóloga, ingeniera informática y doctora en inteligencia artificial. Aurelia nos habla sobre cómo la inteligencia artificial se está aplicando en la lucha contra el cáncer.
01:07:41
January 5, 2020
Ciencia Ficción - Inteligencias artificiales robóticas - Nieves Delgado
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Nieves Delgado es autora de novelas de Ciencia Ficción, como UNO y 36. Exploramos cómo la Ciencia Ficción influye en el desarrollo de la tecnología, de nuestra tendencia a antropomorfizar la inteligencia artificial, al uso de la tecnología como herramienta literaria hoy, y especulamos qué ocurriría si una IA pasara el test de Turing literario. Las novelas de Nieves: https://www.editorialcerbero.com/producto/36 https://www.editorialcerbero.com/producto/UNO
01:10:21
December 29, 2019
Lenguaje - Procesado de lenguaje natural - Mikel Artetxe
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Mikel Artetxe es un investigador en procesado de lenguaje natural. Nos habla de traducción no supervisada (¿cómo hacer un traductor entre dos idiomas sin ninguna Piedra Rosetta?), generación de textos, y más.
39:16
December 29, 2019
AlphaStar - Aprendizaje por refuerzo - Oriol Vinyals - Parte 3 (Última)
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Esta es la última parte de la entrevista con Oriol Vinyals, uno de los investigadores líderes a nivel en el mundo de la inteligencia artificial. En los dos primeros episodios Oriol nos contó su trayectoria y los fundamentos del AlphaStar.  En este episodio Oriol nos cuenta más sobre AlphaStar, sobre código abierto en Google, sobre los avances de las redes en los últimos años y mucho más.
37:50
December 29, 2019
Música - Extracción de información musical - Emilia Gómez
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Entrevistamos a Emilia Gómez,  presidenta la sociedad internacional para la recuperación de información musical (ISMIR), además de investigadora en otras muchas áreas. Emilia nos hablará de cómo la inteligencia artificial se está usando en recomendadores de música e incluso como ayuda a la composición.
32:22
December 29, 2019
Loss Landscape - Visualizando la función de pérdidas - Javier Ideami
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Entrevistamos a Javier Ideami, autor del proyecto Losslandscape.com Ideami nos acompañará por un paseo nada esperado: las visualizaciones increíbles que ha desarrollado para su proyecto Losslandscape.com (echadle un vistazo ANTES de escuchar el podcast) contándonos el CÓMO y el POR QUÉ de las mismas. Si te interesa el deep learning pero pensabas que en su esencia sólo había matemáticas y programación: éste es tu episodio.
01:00:48
December 29, 2019
AlphaStar - Aprendizaje por refuerzo - Oriol Vinyals - Parte 2
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Entrevistamos a Oriol Vinyals, uno de los creadores de AlphaStar, IA capaz de jugar al video-juego StarCraft.\ En esta segunda parte hablamos de creatividad en las estrategias nuevas de AlphaStar, cómo afectará la existencia de AlphaStar al StartCraft y los límites en la eficiencia del aprendizaje por refuerzo.
28:29
December 29, 2019
AlphaStar - Aprendizaje por refuerzo - Oriol Vinyals - Parte 1
Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. Entrevistamos a Oriol Vinyals, uno de los creadores de AlphaStar, IA capaz de jugar al video-juego StarCraft. En esta primera parte de la entrevista Oriol nos cuenta su trayectoria y como tienen que limitar a AlphaStar para que la batalla con sus rivales humanos sea más justa... a pesar de lo cual no salimos bien parados.
21:58
December 29, 2019