Thursday, July 7

Author: homerdiaz

Crean Inteligencia Artificial Que Ve 200 Veces Mejor Que un Gato en la Noche
Computer Vision, Noticias

Crean Inteligencia Artificial Que Ve 200 Veces Mejor Que un Gato en la Noche

En un nuevo "paper" titulado "Dancing Under the Stars: Video Denoising in Starlight", el equipo de inteligencia artificial de Intel Labs y UC Berkeley detallan cómo desarrollaron un nuevo sistema de "deep learning" (redes neuronales artificiales), que por primera vez es capaz de eliminar el ruido de imagen en videos que han sido filmados en condiciones extremadamente oscuras solo bajo la luz de las estrellas. (more…)
Curso: Reinforcement Learning – Arizona State University
Educación

Curso: Reinforcement Learning – Arizona State University

Dimitri Bertsekas ha anunciado que la serie de videos de su curso Reinforcement Learning (2022) de la universidad Arizona State University, así como también las diapositivas, los apuntes y el PDF del libro "Lessons from AlphaZero for Optimal, Model Predictive, and Adaptive Control" ya son de acceso público y gratuito. (more…)
Seminario: Machine Learning for the Working Mathematician (FREE)
Educación

Seminario: Machine Learning for the Working Mathematician (FREE)

El seminario "Machine Learning for the Working Mathematician" es una introducción de cómo "machine learning" (y en particular "deep learning") ha sido empleado para resolver una serie de problemas en el área de las matemáticas. El seminario es una iniciativa del instituto australiano Sydney Mathematical Research Institute (SMRI). (more…)
Graph Neural Networks: libros, cursos, datasets, librerías, charlas y más.
Recursos

Graph Neural Networks: libros, cursos, datasets, librerías, charlas y más.

Por la capacidad de Graph Neural Networks (GNNs) en analizar datos en forma de grafos ("graphs") y en realizar predicciones tan acertadas, estas redes neuronales vienen siendo aplicadas en diversas áreas con aún mejores resultados que otras técnicas utilizadas. Y por otro lado, sigue existiendo un creciente interés por parte de la comunidad científica en profundizar aún más las investigaciones en GNNs. (more…)
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