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“Lo bueno de la ciencia es que es cierta independientemente de si crees o no en ella” (Neil deGrasse Tyson)

Explorando la Ética en la Inteligencia Artificial y la IA Explicable (XAI)

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La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando el mundo. Desde sistemas de diagnóstico médico hasta modelos generativos capaces de crear contenido innovador, su impacto es innegable. Sin embargo, con su integración en la sociedad surge una necesidad imperiosa: garantizar que estas tecnologías sean transparentes, equitativas y responsables. Aquí es donde entran la ética en la IA y la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), conceptos esenciales para la confianza en estos sistemas. ¿Por qué es importante la ética en la IA? La ética en la IA asegura que el desarrollo y uso de estas tecnologías respeten principios fundamentales, como: Transparencia : Las decisiones automatizadas deben ser comprensibles para los usuarios. Equidad : Evitar sesgos que perpetúen desigualdades. Privacidad : Proteger los datos personales. Responsabilidad : Garantizar que las decisiones sean atribuibles y justificadas. Sin estos valores, la adopción de la IA podría erosionar la confianza pública, perjud
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Cómo la Generative AI Revoluciona el Neuromarketing: El Futuro de la Persuasión Inteligente

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En los últimos años, el neuromarketing ha revolucionado la forma en que las empresas entienden y se conectan con sus consumidores. Al combinar conocimientos de la neurociencia con estrategias de marketing, las marcas pueden profundizar en las emociones, motivaciones y respuestas cognitivas de sus audiencias. Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial generativa (Generative AI o Gen AI) promete llevar esta disciplina a un nivel completamente nuevo. ¿Cómo se integran estas tecnologías y qué impacto tendrán en el marketing del futuro? Neuromarketing: Conectando con el cerebro del consumidor El neuromarketing se basa en comprender cómo el cerebro humano procesa los estímulos de marketing para tomar decisiones. Utilizando tecnologías como el seguimiento ocular (eye-tracking), electroencefalografía (EEG) y resonancia magnética funcional (fMRI), las empresas pueden analizar las reacciones subconscientes de los consumidores a anuncios, productos y campañas. Gen AI: La creatividad
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Probando Colab + Gemini

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Hoy vamos a algo más practico y me pongo friki... # prompt: haz transformer con keras y explica cada paso import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # Define the transformer encoder block def transformer_encoder(inputs, head_size, num_heads, ff_dim, dropout=0):   # Multi-head self-attention   attention_output = layers.MultiHeadAttention(       num_heads=num_heads, key_dim=head_size, dropout=dropout   )(inputs, inputs)   attention_output = layers.Dropout(dropout)(attention_output)   attention_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(inputs + attention_output)   # Feed-forward network   ffn = keras.Sequential(       [layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), layers.Dense(inputs.shape[-1]),]   )   ffn_output = ffn(attention_output)   ffn_output = layers.Dropout(dropout)(ffn_output)   encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(attention_output + ffn_output)   return encoder_output # Define the transformer model de
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