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Reconocimiento y clasificación de imágenes con Deep Learning

¿Cómo procesar imágenes con machine learning para reconocimiento y clasificación de objetos? La identificación de objetos en imágenes tiene múltiples aplicaciones: desde algo tan prosaico como identificar gatos o perros en fotografías, hasta la detección de tumores en pruebas diagnósticas o clasificar las piezas de una línea de producción según su calidad. En este vídeo práctico, nuestro tutor David Charte te explica desde cero cómo funcionan las técnicas de Deep Learning para clasificación automática de imágenes y cómo podemos utilizar Python y el paquete de Deep Learning Tensorflow (creado por Google) para lograrlo. [Más]

Cómo quitar el fondo a una imagen con IA y 5 líneas de Python

¿Cómo harías un programa, con tu lenguaje favorito, que fuese capaz de detectar a las personas que hay en una foto y quitar todo lo demás para poder sustituirlo? Si lo piensas, no es nada fácil. De hecho es casi imposible hacerlo de manera genérica y que funcione bien. Sin embargo las redes neuronales y los modelos entrenados con ellas convierten la tarea en algo factible e incluso sencillo. En este artículo + vídeo te explicamos cómo lograrlo con tan solo 5 líneas de Python. [Más]

Cómo instalar Python para Machine Learning (IA) y Ciencia de Datos

Si quieres instalar Python para empezar a usarlo en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Ciencia de Datos hay algunos detalles y recomendaciones que te conviene tener en cuenta para ahorrarte problemas y dolores de cabeza. Y la primera recomendación es: no instales Python 🤔 Te lo explico en este artículo + vídeo. [Más]

Integración horizontal y vertical en la industria 4.0

Los términos "integración horizontal" e "integración vertical" son familiares en varios contextos. Desde la perspectiva operativa, una empresa integrada horizontalmente centra sus actividades en torno a sus competencias básicas y establece asociaciones para construir una cadena de valor de principio a fin. Una empresa integrada verticalmente, por otro lado, mantiene la mayor parte de su cadena de valor internamente, desde el desarrollo de productos hasta la fabricación, el marketing, las ventas y la distribución.
Cuando se trata de producción, la integración horizontal también se refiere a procesos bien integrados en la fase de fabricación, mientras que la integración vertical significa que la planta está estrechamente coordinada con procesos de nivel superior, como compras y el control de calidad.

En este artículo exploramos cómo la industria 4.0 ha amplificado aún más la importancia de la integración horizontal y vertical, convirtiéndolas en la columna vertebral sobre la que se construye Smart Factory, de hecho, ya hemos hablado brevemente sobre ella en el artículo dedicado a los tres impulsores de la industria 4.0. [Más]

Conectividad, automatización flexible y datos, los 3 impulsores de la industria 4.0

La fabricación inteligente (SM, por sus siglas en inglés) es un concepto amplio; no es algo que pueda implementarse directamente en un proceso de producción. Se trata de una combinación de varias tecnologías y soluciones que, colectivamente, si se implementan en un ecosistema de fabricación, se denomina fabricación inteligente. Esta “solución” se puede clasificar en tres categorías amplias que son conectividad, inteligencia y automatización flexible, y en general se la denomina tecnología habilitadora.
El término tecnología habilitadora o impulsora fue usado por primera vez en el informe publicado en 2019 de forma conjunta por el Foro Económico Mundial y la consultora McKinsey. En este artículo veremos las tecnologías que forman parte de los tres impulsores de la industria 4.0. [Más]

Qué es GitHub Copilot y cómo funciona

Todo el mundo habla de GitHub Copilot, el asistente de pair programming basado en inteligencia artificial (así lo denominan desde GitHub) Pero, ¿realmente merece tanto revuelo? Bueno, la respuesta corta es sí. Hace poco estuvimos hablando sobre Copilot (y probándolo) en un evento en directo con Bruno Capuano (AI Microsoft MVP) y aquí te dejamos las principales reflexiones de esta charla. [Más]

¿Están preparados los ingenieros para la cuarta revolución industrial (industria 4.0)?

La cuarta revolución industrial consiste básicamente en la digitalización de toda la cadena de valor de la fábrica y el intercambio de información a lo largo de la fabricación. Este concepto implica la recopilación masiva de datos, comunicación y almacenamiento de los mismos para su posterior análisis. Los dispositivos conectados y las máquinas de fabricación inteligentes brindan a los ingenieros la capacidad de monitorear sus plantas de fabricación en tiempo real. Sin embargo, son muchos los ingenieros que en lugar de aprovechar las ventajas que ofrecen estos datos, se siente abrumados debido a su desconocimiento y no son capaces de adaptarse a los cambios que está viviendo la industria. Veamos cuáles son las competencias que debería tener un ingeniero para trabajar en la industria 4.0. [Más]