June 20 - AI, ML and Computer Vision Meetup en Español

When and Where

June 20, 2025 | 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

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Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

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Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

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Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales.
Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

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Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.