La AI AlphaGo gana a un jugador profesional de Go

Publicado por en Programación el 28/01/2016

El campeón europeo y jugador profesional originario de China, Fan Hui, fue vencido de manera aplastante por AlphaGo con un marcador de 5-0. Go es un juego chino de mesa antiguo para dos contrincantes cuyas reglas lo hacen especialmente difícil para sistemas de inteligencia artificial. AlphaGo es un programa desarrollado por un grupo de Google para jugar al juego Go y que utiliza la tecnología de inteligencia artificial DeepMind con redes neuronales creando árboles ramificados de partidas diferentes estableciendo las probabilidades de ganar o no. El reto fue muy similar al realizado en 1996 por el super ordenador Deep Blue que ganó una partida de aljedrez al entonces campeón del mundo Gari Kasparov. El tema es que tal y como comenta uno de los desarroladores del sistema, el juego Go es mucho más complejo y ofrece muchas más posibilidad que el aljedrez. Además señala que un jugador profesional técnicamente está en desventaja por el simple hecho que durante toda su vida puede jugar unas cuántas miles de partidas, sin embargo AlphaGo puede jugar millones de ellas en un solo día. Eso quiere decir que en base a su aprendizaje y con un buen entenamiento, podría incluso superar la capacidad de juego de cualquier humano fácilmente. Esto de la Inteligencia Artificial se está poniendo muy caliente y temo que el profesor Hawking no esté tan equivocado...

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Contador de personas con OpenCV y Raspberry Pi

Publicado por en Programación el 11/01/2016

Con una Raspberry Pi se pueden hacer muchas cosas interesantes a parte de los típicos media centers, como por ejemplo utilizar su gran capacidad de procesamiento (comparado con Arduino por ejemplo) para desarrollar aplicaciones un poco más complejas. Una que me ha parecido interesante es este sistema de detección de personas utilizando una cámara y que es capaz de detectar y contar personas. No es una tarea fácil ya que requiere de programar patrones de reconocimiento pero gracias OpenCV, nos da una idea general para aplicarlo en otros ámbitos. El mismo principio se puede aplicar por ejemplo para detectar coches o cualquier otro objeto siempre y cuando el patrón sea correcto. El código fuente está disponible en Github asi que ya no tienes excusa para no utilizar esa Raspberry que tienes tirada en un cajón!

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Encuentra el kit perfecto para Arduino

TensorFlow: El motor de IA de Google es ahora Open Source

Publicado por en Programación el 10/11/2015

Tarde o temprano tenía que suceder algo así y lo ha hecho el gigante Google que ha sacado a la luz un motor de IA (Inteligencia Artificial) llamado TensorFlow como Open Source para que cualquiera pueda utilizarlo de forma genérica en sus aplicaciones. Este mismo sistema es el que utiliza Google en su app de Fotos en Android o en las búsquedas por voz por ejemplo y se basa en Machine Learning para funcionar. Es un tema bastante complejo pero desde luego muy potente ya que es lo más parecido al funcionamiento de las neuronas cerebrales. Con este sistema pretende simplificar y también de paso estandarizar el desarrollo de aplicaciones inteligentes basadas en aprendizaje, pero cuidado que incluso Stephen Hawking le tiene bastante miedo a esto y augura un futuro bastante negro para la humanidad... En cualquier caso si lo quieres probar, no te pierdas el vídeo y enlace a su web tras el salto.

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Como hacer un robot BB-8 con una calabaza

Publicado por en Programación el 28/10/2015

La fiesta de Halloween está a la vuelta de la esquina y a ésta alturas ya tendrás tu calabaza bien decorada, pero para todo en éste mundo hay niveles así que si eres un auténtico friki, no te pierdas el vídeo que te dejo a continuación donde podrás ver cómo tunear una calabaza para transformarla en un robot BB-8 de star Wars!

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El Hackatón Almería 2015

Publicado por en Programación el 24/09/2015

El Hackatón es organizado sin ánimo de lucro por las comunidades almerienses y con el respaldo del HackLab Almería y quiere estimular y dar visibilidad a nuevos talentos multidisciplinares. De comunidad para la comunidad. El evento consta de dos partes, los talleres que se realizarán los días 1 y 2 y la competición que se celebrará los días 3 y 4.  En dicha competición se buscará crear proyectos con el Internet de las Cosas con el fin de ayudar, en este caso, centrándonos en educación, discapacidades, empleo y sanidad.

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