Red neuronal con microcontrolador
Enfrentados a una dinámica volátil en todo el panorama geopolítico, los gobiernos recurren cada vez más a la tecnología para descubrir los acontecimientos que se desarrollan y evaluar los riesgos globales. A medida que la tecnología de inteligencia artificial sigue evolucionando, nuevas herramientas están ayudando a los gobiernos a prever riesgos de forma eficaz, adaptarse a entornos que cambian rápidamente y navegar mejor por escenarios complejos y cambiantes.
Foreign Policy, en colaboración con Dataminr, convocó una conversación sobre diplomacia y mitigación de crisis internacionales en la era digital. Nuestra conversación arrojó luz sobre cómo los gobiernos se están adaptando al panorama moderno del riesgo global y cómo el futuro del compromiso diplomático, la intervención en crisis y la acción humanitaria se verá moldeado por los avances tecnológicos, incluida la IA y el aprendizaje automático.
Corneliu Bjola es profesor asociado de Estudios Diplomáticos en la Universidad de Oxford y director del Grupo de Investigación sobre Diplomacia Digital de Oxford. También es Faculty Fellow en el Center on Public Diplomacy de la Universidad del Sur de California y profesor en la Academia Diplomática de Viena. Ha publicado numerosos trabajos sobre cuestiones relacionadas con el impacto de la tecnología digital en la gestión de la diplomacia, centrándose recientemente en la diplomacia pública, las negociaciones internacionales y los métodos para contrarrestar la propaganda digital. Su reciente volumen coeditado «Digital Diplomacy and International Organizations: Autonomy, Legitimacy and Contestation» (Routledge, 2020) examina las ramificaciones más amplias de las tecnologías digitales en la dinámica interna, las políticas multilaterales y los compromisos estratégicos de las organizaciones internacionales. Actualmente trabaja en un nuevo volumen coeditado, «Digital International Relations», en el que examina cómo la disrupción digital cambia los parámetros tecnológicos de los procesos de ordenación en la política mundial.
Mejor microcontrolador para ai
Este Webinar tendrá lugar el 9 de junio a las 10:00 CEST y en él se presentarán los resultados y principales lecciones aprendidas de los dos contratos paralelos liderados por Joanneum Research (AT) y GMV (ES), que han realizado este estudio.
Los objetivos de la actividad han sido investigar la aplicabilidad de las técnicas de ML o IA en el dominio general de las comunicaciones por satélite y realizar prototipos y demostraciones adicionales de un número limitado de Pruebas de Concepto (PoCs).
Las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (ML/AI) se utilizan cada vez más en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y voz, la predicción del tráfico, las recomendaciones de productos, los coches autoconducidos, los chatbots virtuales, el diagnóstico médico y la traducción automática de idiomas, entre muchas otras. También se explora el valor añadido del ML y la IA para la gestión y las operaciones de las cada vez más complejas redes de comunicaciones terrestres. El interés por estas tecnologías se ve respaldado por una serie de herramientas y marcos de ML/AI de código abierto que permiten crear rápidamente prototipos de prueba de concepto. Además, un gran número de servicios de ML/AI de bajo coste basados en la nube -apoyados por un potente hardware informático- hacen que estos servicios sean fácilmente accesibles.
Fp-ai-visión1
FP-Growth es una técnica de aprendizaje automático no supervisado utilizada para la minería de reglas de asociación que es más rápida que apriori. Sin embargo, no puede utilizarse en grandes conjuntos de datos debido a sus elevados requisitos de memoria. Puede encontrar más información al respecto aquí.
Farukh es un innovador en la resolución de problemas industriales mediante inteligencia artificial. Sus conocimientos están avalados por 10 años de experiencia en el sector. Como científico de datos sénior, es responsable de diseñar la solución AI/ML para proporcionar los máximos beneficios a los clientes. Como líder de pensamiento, se centra en resolver los problemas empresariales clave de la industria CPG. Ha trabajado en diferentes ámbitos como las telecomunicaciones, los seguros y la logística. Ha trabajado con líderes tecnológicos mundiales como Infosys, IBM y Persistent Systems. Su pasión por enseñar le inspiró para crear este sitio web.
Nanoedge ai studio v3
El algoritmo FP-Growth se ha descrito en el artículo de Han et al., Mining frequent patterns without candidate generation disponible en: http://dx.doi.org/10.1145/335191.335372, donde FP significa patrón frecuente. Para un conjunto de datos de transacciones, el primer paso de FP-Growth es calcular las frecuencias de los elementos e identificar los elementos frecuentes. El segundo paso de la implementación del algoritmo FP-Growth utiliza una estructura de árbol de sufijos (FP-tree) para codificar las transacciones; esto se hace sin generar conjuntos de candidatos explícitamente, que suelen ser caros de generar para grandes conjuntos de datos.
