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**Felipe Aguirre
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0:00 Introducci贸n y bienvenida
1:32 Problemas t茅cnicos y agradecimientos
3:02 Presentaci贸n de la tem谩tica y del invitado Felipe
3:57 Inversiones en inteligencia artificial y su impacto socioecon贸mico
10:42 Bots de IA en la gesti贸n de informaci贸n
13:41 Trayectoria de Felipe en IA y emprendimiento en moda
22:55 Transici贸n a temas t茅cnicos de IA
28:27 Diferencia entre predicci贸n e inferencia en IA
31:07 Tokenizaci贸n y modelos de lenguaje
36:00 El impacto del paper "attention is all you need"
38:09 Nosana y procesamiento de GPUs
41:25 Costos de entrenamiento vs inferencia en IA
43:44 Modelos de lenguaje eficientes y ejemplo del chatbot para 10AMPRO
50:13 Problemas de inferencia y sesgos en IA
55:29 Creaci贸n y limitaciones de nuevas herramientas de IA
59:41 Implementaci贸n de modelos de IA y uso de Telegram en el chatbot
1:03:15 Desarrollo de software con asistencia de IA
1:06:52 IA en productividad y emprendimiento
1:09:26 Retroalimentaci贸n y ajuste del chatbot
1:11:02 Predicciones de Hern谩n sobre criptomonedas
1:12:24 Precisi贸n y entrenamiento en modelos de IA
1:15:02 Importancia de datos limpios en machine learning
1:21:18 Elecci贸n de Telegram para el chatbot
1:24:02 Herramientas tecnol贸gicas de los hosts
1:28:19 Aplicaciones de IA en diversas industrias
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En este episodio, damos la bienvenida a Felipe Aguirre, un invitado especial con una destacada trayectoria en inteligencia artificial, PHD en ciencias de datos. Exploramos temas clave como las inversiones en IA y su impacto socioecon贸mico, el uso de bots para la gesti贸n de informaci贸n y las diferencias fundamentales entre predicci贸n e inferencia en inteligencia artificial. Tambi茅n discutimos conceptos t茅cnicos como la tokenizaci贸n, el revolucionario paper "Attention Is All You Need" y el costo de entrenamiento e inferencia en modelos de IA.
Con Felipe profundizamos en c贸mo implementar modelos de lenguaje eficientes, incluyendo el desarrollo de un chatbot espec铆fico para 10AMPRO en Telegram. Tambi茅n analizamos los desaf铆os relacionados con los sesgos en la IA, las limitaciones en la creaci贸n de herramientas, entre otros puntos.
En el 谩mbito t茅cnico, exploramos c贸mo la IA asiste en el desarrollo de software, aumenta la productividad y se aplica en diversas industrias.
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** Nada del contenido expresado en el canal son recomendaciones financieras (not financial advice, NFA)***
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