DESCRIPCIÓN: Este taller pretende mostrar las soluciones existentes en herramientas de
Inteligencia Artificial para cualquier empresa y especialmente para el sector de las energías.
Desarrollarás habilidades para optimizar operaciones, mejorar la toma de decisiones y crear
ventajas competitivas, de manera práctica.
En esta charla, exploraremos cómo los agentes de inteligencia artificial pueden colaborar y delegar tareas para abordar procesos complejos. A través de la librería CrewAI en Python, mostraremos cómo configurar equipos de agentes autónomos con roles especializados que trabajan en conjunto para alcanzar objetivos comunes.
Se presentará un proyecto práctico que ilustra la aplicación real de estos conceptos, destacando las ventajas de la colaboración entre agentes en la resolución de desafíos avanzados.
¿Qué herramientas y estrategias usamos en el dia a dia para desplegar en Staging y Producción sin perder la cabeza?
En esta mesa redonda, compartiremos nuestra experiencia, buenas prácticas y aprendizajes sobre el ciclo de vida del desarrollo y los retos que enfrentamos en cada deploy.
¡Únete a la conversación y descubre cómo lo hacemos! ???
Moderador: Daniel Castañera
Esta charla es una continuación de la charla que di titulada “Cómo no vender la misma entrada a dos personas diferentes”. En la anterior vimos qué problemas podrían pasar dentro de una misma instancia de bases de datos y en esta veremos cuáles podrían pasar cuando tenemos varias instancias de bases de datos funcionando a la vez. Las charlas son complementarias entre ellas, por lo que no hace falta haber visto una para poder disfrutar de la otra.
Este curso en línea sobre Quantum Machine Learning (QML) está diseñado para explorar la intersección entre la computación cuántica y el aprendizaje automático, destacando las ventajas y aplicaciones únicas de combinar estos dos campos de vanguardia. A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán a abordar problemas de optimización utilizando Quantum Annealing, Circuitos Cuánticos Parametrizados (PQC) y el Algoritmo Cuántico de Optimización Aproximada (QAOA). Además, el curso incluye ejercicios prácticos y módulos avanzados que cubren temas como los clasificadores cuánticos, la regresión y los métodos de aprendizaje no supervisado. Ideal para aquellos interesados en aplicar conceptos de computación cuántica a problemas del mundo real, este curso busca formar ingenieros cuánticos capacitados.
