Saludos

Bienvenidos
IPN-Dharma IA Lab

IPN-Dharma Laboratorio de IA, es una iniciativa del Centro de Investigación en Computación con la colaboracion de DHARMA, para motivar a investigadores, profesores y estudiantes del IPN a aprovechar los cursos, recursos y herramientas libres de las areas de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, e Internet de las Cosas en el aula de clase. Nuestra misión es generar experiencia práctica atraves un modelo de aprendizaje entre pares y por objetivos.

IBM Watson

IBM Watson es una plataforma de herramientas de inteligencia artificial empresarial que se caracteriza por ser una suit para desarrollar sistemas de computación cognitivos a diferencia de un sistema experto.

En términos generales, los sistemas cognitivos están diseñados para ingerir vastas cantidades de diferentes tipos de datos, razonar sobre la información, aprender de sus interacciones con los datos y las personas, e interactuar con los humanos en forma "natural".

Watson Application Services

Ofrece servicios de aplicaciones de IA predefinidos para casos de uso comunes y la habilitación de características humanas interactivas para modelos. Estos permiten acelerar el tiempo de creación de valor. Dentro del ofrecimiento se encuentran:

  • Watson Assistant, servicio de conversación de IA
  • Watson Knowledge Discovery, servicio de respuestas a temas complejos
  • AI-Digital Process Automation, servicio de procesos de negocio infundidos con IA
  • Servicios interactivos de Watson para lenguaje, habla, tono, empatía, personalidad y reconocimiento visual



Image
Image

Watson Studio

Ofrece servicios para la creación y entrenamiento de modelos de IA en un ambiente abierto, flexible y con portabilidad a través de un entorno híbrido multicloud con las siguientes características:

  • Entorno de desarrollo abierto e integrado que combina marcos de código abierto y productividad visual.
  • Entorno colaborativo para equipos de ciencia de datos.
  • Exploración visual de datos y el uso del aprendizaje automático con herramientas de arrastrar y soltar del SPSS Modeler.
  • Desarrollo visual de modelos de aprendizaje profundo con una interfaz de arrastrar y soltar sin código en el Neural Network Modeler.

Watson Machine Learning

Ofrece un run time de IA para desplegar y entrenar modelos de IA y ML, portable a través de entornos híbrido y multicloud que permite:

  • Desplegar modelos de IA en producción, siendo portables en diferentes entornos de nube.
  • Monitorear, reentrenar y mejorar diferentes modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • Visualizar modelos de aprendizaje automático utilizando herramientas de modelado visual y la identificación rápida de patrones.
  • Realizar el trabajo en un solo lugar e integrarse naturalmente con Watson Knowledge Catalog y Watson Studio.

Watson Knowledge Catalog

Ofrece un catálogo de datos estrechamente integrado con una plataforma de gobierno de datos empresariales donde se puede encontrar, comprender y utilizar fácilmente los datos que necesitan para un proyecto, lo cual permite:

  • Descubrir, administrar, clasificar y compartir rápidamente activos de datos, conjuntos de datos, modelos analíticos y sus relaciones con diferentes miembros de una organización.
  • Establecer una fuente única de datos para que los miembros de una organización obtengan acceso de autoservicio a datos en los que pueden confiar.
  • Establecer un gobierno de los datos, calidad de los datos y gestión activa de políticas que sirva para proteger y controlar los datos confidenciales, rastrear su linaje y administrar data lakes.

Watson OpenScale

Ofrece la operacionalización y automatización de la gestión del uso y los resultados de IA con confianza y transparencia permitiendo:

  • Obtener visibilidad y control de los despliegues de IA dentro de una consola de administración unificada.
  • Comprender y explicar los resultados y sesgos de la IA como transacciones de negocio auditables.
  • Desplegar bibliotecas de modelos de IA listas para el negocio, independientemente del origen de la tecnología.
  • Escalar el uso de la IA con el diseño y despliegue de redes neuronales automatizadas.