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¿Quién les enseña a las computadoras? Inteligencia Artificial #Podcast

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La inteligencia artificial es una de las herramientas más poderosas en el arsenal de los gigantes de nuestra era informática, pero, ¿cómo funciona realmente? Detrás del espejismo de máquinas que piensan y sienten como humanos, nos encontramos con mecanismos que suelen no ser tan perfectos como quisiéramos pensar, y con preguntas acerca de su verdadero impacto en nuestras vidas. Nos cuenta Héctor Guillermo Cobo Reyes

T3E14

***

Palabras clave: Podcast, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Privacidad, Programación

Facebook: http://facebook.com/colectivomotus

Twitter: http://twitter.com/colectivomotus

Instagram: https://www.instagram.com/colectivomotus

Página oficial: https://motuslab.xyz/

***

Contacto: colectivomotus@gmail.com

***

Referencias

[1] Jin-A C, Kiho L (2020) Identifying machine learning techniques for classification of target advertising, ICT Express, https://doi.org/10.1016/j.icte.2020.04.012

[5] Robert Trappl (2016) Ethical Systems for Self-Driving Cars: An Introduction, Applied Artificial Intelligence, 30:8, 745-747, DOI: 10.1080/08839514.2016.1229737

[6] Hassani, B.K. Societal bias reinforcement through machine learning: a credit scoring perspective. AI Ethics (2020). https://doi.org/10.1007/s43681-020-00026-z

[7] Starke, G., De Clercq, E. & Elger, B.S. Towards a pragmatist dealing with algorithmic bias in medical machine learning. Med Health Care and Philos (2021). https://doi.org/10.1007/s11019-021-10008-5

Recomendaciones

[2] Qingyang Xu, Wanqiang Zheng, Xiaoxiao Liu & Punan Jing (2020) Deep Learning Technique Based Surveillance Video Analysis for the Store, Applied Artificial Intelligence, 34:14, 1055-1073, DOI: 10.1080/08839514.2020.1784611

[4] Mark Coeckelbergh (2016) Responsibility and the Moral Phenomenology of Using Self-Driving Cars, Applied Artificial Intelligence, 30:8, 748-757, DOI: 10.1080/08839514.2016.1229759

[3] Davenport, T., Guha, A., Grewal, D. et al. How artificial intelligence will change the future of marketing. J. of the Acad. Sci. 48, 24–42 (2020). https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0

***

El podcast de Colectivo Motus es producido por MotusLab. El guion fue escrito por Héctor Guillermo Cobo Reyes, quién tambén realizo la edición de audio y la versión en video. Agradecimientos por la revisión a Germán Caltzontzin Rabell, Raúl Romero, Valeria Caltzontzin Rabell y Christopher Cedillo.

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[1] Jin-A C, Kiho L (2020) Identifying machine learning techniques for classification of target advertising, ICT Express, https://doi.org/10.1016/j.icte.2020.04.012

[5] Robert Trappl (2016) Ethical Systems for Self-Driving Cars: An Introduction, Applied Artificial Intelligence, 30:8, 745-747, DOI: 10.1080/08839514.2016.1229737

[6] Hassani, B.K. Societal bias reinforcement through machine learning: a credit scoring perspective. AI Ethics (2020). https://doi.org/10.1007/s43681-020-00026-z

[7] Starke, G., De Clercq, E. & Elger, B.S. Towards a pragmatist dealing with algorithmic bias in medical machine learning. Med Health Care and Philos (2021). https://doi.org/10.1007/s11019-021-10008-5

Recomendaciones

[2] Qingyang Xu, Wanqiang Zheng, Xiaoxiao Liu & Punan Jing (2020) Deep Learning Technique Based Surveillance Video Analysis for the Store, Applied Artificial Intelligence, 34:14, 1055-1073, DOI: 10.1080/08839514.2020.1784611

[4] Mark Coeckelbergh (2016) Responsibility and the Moral Phenomenology of Using Self-Driving Cars, Applied Artificial Intelligence, 30:8, 748-757, DOI: 10.1080/08839514.2016.1229759

[3] Davenport, T., Guha, A., Grewal, D. et al. How artificial intelligence will change the future of marketing. J. of the Acad. Sci. 48, 24–42 (2020). https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0

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El podcast de Colectivo Motus es producido por MotusLab. El guion fue escrito por Héctor Guillermo Cobo Reyes, quién tambén realizo la edición de audio y la versión en video. Agradecimientos por la revisión a Germán Caltzontzin Rabell, Raúl Romero, Valeria Caltzontzin Rabell y Christopher Cedillo.

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