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Fredi Vivas
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Fredi Vivas Experto en IA (inteligencia artificial) y Ciencia de datos. 

Creador de Rocking Data , referente de Singularity ( NASA)

Autor del libro «Como piensan las máquinas»

Conferencias

«Humanos en la era de la inteligencia artificial»

El 2022 para el mundo fue el año de la inteligencia artificial.
Aparecieron máquinas que escriben textos casi como humanos (o mejor), inteligencias que generan pinturas, canciones y mucho más.
Este año, será el momento en que todas las organizaciones, más allá de la industria a la que pertenezcan, comiencen a explorar su uso para mejorar la forma de hacer las cosas.

Compartiremos ideas sobre como conocer en profundidad a nuestros clientes que nos permitirá ser cada vez mas relevantes para ellos, ejemplos de aplicaciones en diferentes industrias y aplicaciones concretas de estas tecnologías para nuestro día a día.

¡Aprendé a hablar el idioma de los datos!

Conceptos generales. Data what???
¿Qué es la alfabetización en datos?
¿Qué tengo que saber para hacer IA, Machine Learning?
¿Cómo funciona un equipo que hace proyectos de data?
¿Qué desafíos tiene una organización que quiere tomar decisiones basadas en datos?

Marketing Science

La ciencia de datos y el marketing unidos para optimizar la experiencia del cliente usando datos.
Hoy, con incrementos incesantes en la eficiencia de la información, los clientes esperan alta calidad a precios competitivos, y la experiencia general del usuario se convierte en un punto vital de diferenciación.
Especialmente cuando hablamos de la generación Z (Centennials) que no recuerda un mundo sin internet y pasa más de 10 hs al día conectado.
Estos desafíos se incrementan cuando sabemos que su capacidad de atención es de 8 segundos y que actualmente representan el 40% de los consumidores.Para obtener una ventaja competitiva en el diseño de UX, las empresas usan los datos para definir el target, predecir y recomendar hasta lograr una UX óptima.
En esta charla, conversaremos sobre cómo se pueden aprovechar los datos y los métodos de machine learning para diseñar experiencias de usuario mejoradas, con ejemplos en estudios de casos éxito en el mundo, aplicados al nuevo perfil de consumidor.

• Tecnologías Exponenciales. ¿Qué son y cómo se desarrollan?.
• Los avances tecnológicos rediseñando la forma en que vivimos.
• Millenials, Centennials y el perfil del nuevo consumidor.
• La revolución de los datos y su impacto en nuestro día a día
• Generar insights a partir de los datos para pasar a la acción.
• Desafíos de adopción tecnológica y nuevas oportunidades.
• Experimentos y generación de experiencia del cliente basada en datos
• Métricas relevantes para la satisfacción del cliente y para las decisiones de compra.
• Casos de innovación usando técnicas de Data Science.

¿Cómo piensan las maquinas? 

Fredi Vivas te invita a sumarte a un viaje fascinante, una aventura que transita entre la realidad y la ficción.

¿Cuáles son los límites de la IA? ¿Cuáles son sus riesgos? ¿Cuál es la mejor manera de aprovecharla? ¿Cómo desarrollar IA de manera responsable? ¿Cuáles son los puestos de trabajo del futuro?

Con inteligencia artificial podemos escribir ensayos, incluso libros, y también, entre muchas posibilidades, predecir cuántos pacientes llegarán a un hospital con gripe dentro de quince días, recomendar a nuestros clientes la mejor oferta o detectar automáticamente una operación fraudulenta con una tarjeta de crédito.

La inteligencia artificial está revolucionando la vida humana mucho más de lo que creemos o soñamos. Por eso, esta conversación propone a la audiencia una reflexión sobre el futuro.

¿Cómo incorporar Inteligencia Artificial, Big Data y Data Science en las organizaciones?

MACHINE LEARNING – IA – BIG DATA- CULTURA DE DATOS – CIENCIA DE DATOS – ALFABETIZACIÓN EN DATOS

• La revolución de los datos y su impacto en nuestro día a día.
• Tecnologías Exponenciales. ¿Qué son y cómo se desarrollan?.
• Los avances tecnológicos rediseñando la forma en que vivimos.
• Nuevos desafíos profesionales de esta época.
• Casos de innovación usando técnicas de Data Science. Aplicación a
industrias especificas.
• Conceptos claves: Big Data, Data Science, Data Analytics, Inteligencia
Artificial.
• ¿Cómo tomar decisiones más rápidas, objetivas y efectivas, usando datos?
• Principales desafíos de adopción de tecnología en las organizaciones. Herramientas para enfrentarlos.
• El futuro de los datos. Desafíos.

Educación – I.A – Robótica – Coding

En la actualidad, la necesidad de incorporar aprendizajes digitales es casi tan importante como aprender a leer y escribir, se convirtió en esencial.
El 65 % de los niños y niñas que actualmente están incorporándose en el sistema educativo se desempeñarán en el futuro en puestos de trabajo que todavía no fueron creados.
Resulta necesario que nuestras escuelas construyan conocimiento que sirva a los estudiantes para insertarse en la cultura actual y en la sociedad del futuro.
Aprender a programar aporta un nuevo lenguaje y un nuevo modo de pensar, que permite reconocer patrones y secuencias, detectar y corregir errores a partir de la experimentación, y establecer hipótesis, fundamentales para el desarrollo del pensamiento crítico.
El aprendizaje de la robótica sustentado en la programación es necesario para introducir a
los alumnos en la comprensión de las interacciones entre el mundo físico y el virtual.
También facilita a los estudiantes aplicar conocimientos de física, matemáticas, lógica, etc., a la vez que adquirir otras habilidades como el trabajo en equipo, el desarrollo de proyectos reales y las habilidades de planificación.
Charlaremos sobre las ventajas de aprender a programar y usar la robótica educativa para transformar los nativos digitales, en creativos digitales.

• La incidencia de los sistemas digitales en todos los ámbitos de nuestra vida.
• Enfoques sobre la generación de capacidades humanas útiles para conectar el desarrollo económico, social y cultural.
• Herramientas para desarrollar el pensamiento lógico, la capacidad de abstracción, la resolución de problemas y el pensamiento creativo.
• Casos de éxito (y no tanto) en el mundo implementando tecnología en la educación.
• La robótica educativa como recurso pedagógico.
• Desarrollo del proceso ensayo-error, en un contexto cooperativo.
• ¿Cómo discernir los beneficios y consecuencias no deseadas que los veloces cambios sociales y tecnológicos podrían traer?

BIO Fredi Vivas

Ingeniero en Sistemas de Información. | Egresado del Profesorado Universitario en Disciplinas Industriales. | Co Fundador y CEO de RockingData. | Alumni of Singularity University (NASA + GOOGLE). | Coordinador académico programa Big Data de la Universidad de San Andrés.

Fredi Vivas estudió Ingeniería en Sistemas Informáticos y realizó estudios de posgrado sobre inteligencia artificial, robótica, biotecnología, neurociencia y nanotecnología junto a los más renombrados científicos y emprendedores del mundo en la Singularity University, ubicada en una sede de la NASA en Silicon Valley, donde representó a Argentina en el Global Solutions Program.

En 2017 co-fundó RockingData, una startup pionera y referente en latinoamérica en el uso de machine learning, inteligencia artificial y big data para potenciar la toma de decisiones en distintas organizaciones. Tiene como clientes a MercadoLibre, YPF y AB InBev, entre otros.
Participó como tecnólogo en numerosas actividades de divulgación como Tedx Talks, opinión en medios como Télam, Clarín, Infobae, La Nación, Filo News, Canal de la Ciudad, Perfil y otros.
Además es profesor en posgrados y coordinador del programa de Big Data de la Universidad de San Andrés.

Acerca de RockingData:

RockingData es una startup argentina que trabaja todos los días junto a empresas líderes en distintas industrias, identificando formas valiosas e innovadoras de usar los datos.

Los modelos de Machine Learning que desarrolla RockingData usan algoritmos para resolver problemas de negocio concretos, automatizando y potenciando la capacidad de toma de decisiones.

https://www.rockingdata.com.ar/

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