{"id":83195,"date":"2016-04-25T08:00:26","date_gmt":"2016-04-25T08:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2016-04-25T08:00:26","modified_gmt":"2016-04-25T08:00:26","slug":"deep-learning-e-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Deep Learning e Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Desde los a\u00f1os 50 del siglo pasado y hasta hace muy pocos a\u00f1os el terreno habitual de la\u00a0Inteligencia Artificial<\/strong>\u00a0(IA) avanzada era mayoritariamente el laboratorio de investigaci\u00f3n y la ciencia ficci\u00f3n. (\u2026) Sin embargo, este panorama est\u00e1 cambiando radicalmente en los \u00faltimos a\u00f1os.<\/p>\n

 <\/p>\n

El gran impulso tecnol\u00f3gico al que solemos referirnos bajo el t\u00e9rmino\u00a0Big Data<\/strong>\u00a0ha revolucionado el entorno empresarial. Las organizaciones sometidas a la necesidad de la transformaci\u00f3n digital se han convertido en criaturas sedientas de cantidades ingentes de datos; y por primera vez en la historia de la IA existe una\u00a0demanda generalizada de sistemas con una inteligencia avanzada<\/strong>, equivalente a la de un humano, que sean capaces de procesar esos datos. Esto est\u00e1 ocurriendo en pr\u00e1cticamente todos los sectores, pues es rara la actividad empresarial o de la administraci\u00f3n p\u00fablica que no se pueda beneficiar de un an\u00e1lisis inteligente y automatizado de los datos.<\/p>\n

 <\/p>\n

Vivimos un momento hist\u00f3rico, no porque las organizaciones quieran incorporar algo radicalmente nuevo, sino porque ahora son conscientes de que existe tecnolog\u00eda capaz de procesar todos los datos de los que disponen, hacerlo en escalas de tiempo inferiores a las humanas e incluso proporcionar la inteligencia necesaria.<\/p>\n

 <\/p>\n

Podr\u00edamos decir que el Big Data ha sido simplemente la primera ola y el gran tsunami est\u00e1 a punto de llegar. Las nuevas arquitecturas Big Data han aparecido de la mano de las grandes compa\u00f1\u00edas de Internet, organizaciones nativas digitales y completamente conectadas desde su concepci\u00f3n. En la actualidad estamos viendo como el Big Data prolifera r\u00e1pidamente para abarcar todas las organizaciones y todos los sectores, pues en un ecosistema digital y global las compa\u00f1\u00edas que no son nativas digitales tambi\u00e9n necesitan convertirse en devoradoras de datos.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Machine Learning, el aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

Necesitamos que las m\u00e1quinas sean capaces de auto-programarse<\/strong>, en otras palabras, queremos m\u00e1quinas que aprendan de su propia experiencia. La disciplina del\u00a0Aprendizaje Autom\u00e1tico<\/strong>\u00a0(Machine Learning<\/em>) se ocupa de este reto y gracias a la tormenta perfecta en la que nos acabamos de adentrar todos los gigantes de Internet han entrado de lleno en el mundo del aprendizaje autom\u00e1tico, ofreciendo servicios en la nube para construir aplicaciones que aprenden a partir de los datos que ingieren.<\/p>\n

 <\/p>\n

Los humanos son lo que inicialmente saben realmente si un documento es una queja, una instancia, una reclamaci\u00f3n, una solicitud de registro, una petici\u00f3n de cambio, etc. Una vez que los algoritmos cuentan con un conjunto de entrenamiento proporcionado por los humanos, entonces son capaces de generalizar y empezar a clasificar documentos de forma autom\u00e1tica sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n

 <\/p>\n

En la actualidad son las\u00a0restricciones o limitaciones de entrenamiento de los algoritmos las que en buena medida limitan su potencia, pues se requieren buenos conjuntos de datos de entrenamiento (a menudo, etiquetados de forma manual por humanos) para que los algoritmos aprendan de forma efectiva. En el \u00e1mbito de la visi\u00f3n artificial, para que los algoritmos aprendan a detectar objetos en las im\u00e1genes de forma autom\u00e1tica han de entrenarse previamente con un buen conjunto de im\u00e1genes etiquetadas, como por ejemplo\u00a0Microsoft COCO.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Deep Learning: la aproximaci\u00f3n a la percepci\u00f3n humana<\/strong><\/p>\n

En el\u00a0enfoque\u00a0Deep Learning<\/em><\/strong>\u00a0se usan\u00a0estructuras l\u00f3gicas que se asemejan en mayor medida a la organizaci\u00f3n del sistema nervioso de los mam\u00edferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) que se especializan en detectar determinadas caracter\u00edsticas existentes en los objetos percibidos<\/a>. La visi\u00f3n artificial es una de las \u00e1reas donde el\u00a0Deep Learning<\/em>\u00a0proporciona una mejora considerable en comparaci\u00f3n con algoritmos m\u00e1s tradicionales.<\/p>\n

 <\/p>\n

El Deep Learning representa un acercamiento m\u00e1s \u00edntimo al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano. Nuestro enc\u00e9falo tiene una microarquitectura de gran complejidad, en la que se han descubierto n\u00facleos y \u00e1reas diferenciados cuyas redes de neuronas est\u00e1n especializadas para realizar tareas espec\u00edficas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Hasta ahora hemos visto que la computaci\u00f3n cognitiva se basa en la integraci\u00f3n de procesos psicol\u00f3gicos t\u00edpicamente humanos como el aprendizaje o el lenguaje. En los pr\u00f3ximos a\u00f1os veremos como los\u00a0sistemas cognitivos artificiales<\/strong>\u00a0se expanden en m\u00faltiples aplicaciones en el ecosistema digital.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

El valor de la informaci\u00f3n: la fiebre de los datos<\/strong><\/p>\n

Una vez que las empresas disponen de los datos y los sistemas capaces de procesarlos es el momento de entrar de lleno en la siguiente fase: la comprensi\u00f3n de los datos, la adquisici\u00f3n del conocimiento y la extracci\u00f3n del valor. A peque\u00f1a escala esto es algo que tradicionalmente hacemos los humanos, accedemos a los datos, los interpretamos usando nuestro cerebro y tomamos decisiones supuestamente inteligentes. Sin embargo, cuando hablamos de gigabytes, terabytes o incluso petabytes de informaci\u00f3n, junto con la necesidad de tomar decisiones en escalas temporales del orden de los milisegundos, los humanos estamos literalmente fuera de combate.<\/p>\n

 <\/p>\n

No tenemos m\u00e1s remedio que recurrir a m\u00e1quinas y adem\u00e1s necesitamos que estas m\u00e1quinas sean capaces de interpretar los datos, comprenderlos y sacar conclusiones de forma inteligente. En otras palabras,\u00a0necesitamos sistemas cognitivos artificiales<\/strong>, cerebros hechos de hardware y software, capaces de tomar decisiones por nosotros, capaces de realizar millones de tareas diferentes que en el pasado s\u00f3lo pod\u00edan hacer los humanos.<\/p>\n

 <\/p>\n

Hoy en d\u00eda multitud de productos y servicios, as\u00ed como las estrategias demarketing<\/em>\u00a0que los envuelven, dependen de que las m\u00e1quinas realicen de forma autom\u00e1tica tareas como leer p\u00e1ginas web (con una excelente comprensi\u00f3n lectora), reconocer los rostros que aparecen en las im\u00e1genes publicadas en redes sociales, comprender la emoci\u00f3n contenida en el tono de voz de una conversaci\u00f3n telef\u00f3nica, contestar a las preguntas de un cliente en un chat, entender la din\u00e1mica y los motivos de los movimientos geogr\u00e1ficos de las personas, predecir el gasto energ\u00e9tico de una f\u00e1brica, inferir qu\u00e9 pel\u00edculas o canciones gustar\u00e1n m\u00e1s a cada persona, recomendar la dieta y el ejercicio m\u00e1s saludable para cada persona en funci\u00f3n de su estado actual de salud y su genotipo, etc.<\/p>\n

 <\/p>\n

Todas estas tareas tienen algo en com\u00fan. Todas requieren percibir lo que pasa en el entorno mediante la\u00a0adquisici\u00f3n de datos<\/strong>\u00a0y todas requieren realizar un procesamiento de la informaci\u00f3n para interpretar la realidad y extraer el significado (de forma que posteriormente se pueda razonar sobre este significado y tomar decisiones para realizar acciones adaptativas). Precisamente por esto se produce una fiebre de los datos en todas las industrias. Al igual que en la fiebre del oro, existe un gran valor oculto en los millones y millones de toneladas de datos que una organizaci\u00f3n puede recabar.<\/p>\n

 <\/p>\n

El primer objetivo es por lo tanto llegar a poder manejar cantidades tan ingentes de datos. Una vez que las modernas arquitecturas Big Data permiten almacenar y procesar decenas o cientos de petabytes de datos, el reto pasa a las fases de adquisici\u00f3n de datos y de interpretaci\u00f3n de los mismos para la extracci\u00f3n de conocimiento.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Internet Cognitiva y Ubicua, el siguiente paso<\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

El\u00a0internet de las cosas<\/strong>\u00a0(IoT) supone un gran avance en el reto de la adquisici\u00f3n de los datos, mientras que la computaci\u00f3n cognitiva aporta la inteligencia necesaria para la extracci\u00f3n del conocimiento. El momento que vivimos en la actualidad es de gran relevancia para el desarrollo de los sistemas inteligentes, pues nos encontramos ante una \u201ctormenta perfecta\u201d, originada gracias a la convergencia de las tecnolog\u00edas Cloud, M\u00f3vil, IoT, Big Data y Computaci\u00f3n Cognitiva.<\/p>\n

 <\/p>\n

Para entender la envergadura y las implicaciones de esta tormenta perfecta podemos pensar en estas tecnolog\u00edas como partes integrantes de un s\u00faper organismo de gran complejidad. Esta\u00a0nueva Internet Cognitiva y Ubicua<\/strong>\u00a0cuenta con un sistema sensorial que no para de extenderse gracias a los miles de millones de sensores conectados y desplegados por todas partes.<\/p>\n

 <\/p>\n

La nueva red devora incesantemente vol\u00famenes ingentes de datos que le permiten obtener informaci\u00f3n sobre el mundo. Gracias a esto aparecen multitud de\u00a0nuevas oportunidades de negocio<\/strong>, basadas en la disponibilidad y explotaci\u00f3n de estas nuevas fuentes de datos.<\/p>\n

 <\/p>\n

El auge de los sistemas M2M (Machine to Machine) en el marco del Internet de las Cosas ha promovido un crecimiento exponencial del intercambio de datos entre las propias m\u00e1quinas. Hemos pasado de un modelo tradicional, en el que los sensores obten\u00edan informaci\u00f3n que luego usaban los humanos a un modelo en el que\u00a0las m\u00e1quinas ganan autonom\u00eda<\/strong>, pues los datos de los sensores ya no los consumen directamente los humanos, sino que pasan a formar parte del sistema perceptivo de la Red.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Computaci\u00f3n cognitiva, la revoluci\u00f3n en el procesado de la informaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Una vez que los entornos IoT permiten obtener informaci\u00f3n en tiempo real de las m\u00e1s variadas fuentes tenemos el problema de la interpretaci\u00f3n y la comprensi\u00f3n de los datos. Aqu\u00ed es donde se hacen necesarios los\u00a0enfoques de computaci\u00f3n cognitiva<\/strong>, pues las m\u00e1quinas han de ser capaces de dar sentido y extraer el significado que se oculta tras los trillones de bytes que se mueven por la red.<\/p>\n

 <\/p>\n

Los datos de los sensores M2M son fuentes de datos relativamente modernas, pero existe adem\u00e1s una gran cantidad de conocimiento disponible en la propia web y las redes sociales. Se trata de cantidades ingentes de texto, audio y v\u00eddeo que contienen mucha informaci\u00f3n de inter\u00e9s.<\/p>\n

 <\/p>\n

Uno de los principales motivos del auge de la computaci\u00f3n cognitiva es que para acceder de forma efectiva a todas estas fuentes de informaci\u00f3n necesitamos m\u00e1quinas capaces de leer millones y millones de documentos por nosotros. En los \u00faltimos a\u00f1os, gracias a nuevos avances como\u00a0Watson de IBM<\/a>, se suele identificar la computaci\u00f3n cognitiva con la capacidad de las m\u00e1quinas de procesar el lenguaje natural (el lenguaje natural es el que usamos los humanos, como por ejemplo el espa\u00f1ol o el ingl\u00e9s, que es bastante m\u00e1s complejo y rico que los lenguajes y c\u00f3digos que usan los ordenadores tradicionales).<\/p>\n

 <\/p>\n

En esta tormenta perfecta tecnol\u00f3gica que estamos viviendo el impacto va mucho m\u00e1s all\u00e1 de las m\u00e1quinas. Estamos viendo como nuestra forma de relacionarnos con otras personas ha cambiado radicalmente en pocos a\u00f1os debido a la invasi\u00f3n de los dispositivos m\u00f3viles. Con la llegada de tecnolog\u00edas como el\u00a0Deep Learning y la Computaci\u00f3n Cognitiva<\/strong>\u00a0nuestra forma de aprender, de relacionarnos y de entender el mundo va a cambiar tambi\u00e9n de forma radical.<\/p>\n

 <\/p>\n

La inteligencia se produce cada vez de forma m\u00e1s distribuida, para dar soluci\u00f3n a nuestros problemas ahora podemos preguntar directamente a nuestras m\u00e1quinas y esperar una respuesta cada vez m\u00e1s inteligente. La gran responsabilidad que nos queda a los humanos es hacer las preguntas adecuadas.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Dr. Ra\u00fal Arrabales Moreno<\/strong>
\nAnalytics Senior Manager
\nAccenture Advanced Analytics<\/p>\n

Art\u00edculo escrito para Xataca. Completo aqu\u00ed<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Desde los a\u00f1os 50 del siglo pasado y hasta hace muy pocos a\u00f1os el terreno habitual de la\u00a0Inteligencia Artificial\u00a0(IA) avanzada era mayoritariamente el laboratorio de investigaci\u00f3n y la ciencia ficci\u00f3n. (\u2026) Sin embargo, este panorama est\u00e1 cambiando radicalmente en los \u00faltimos a\u00f1os.   El gran impulso tecnol\u00f3gico al que solemos referirnos bajo el t\u00e9rmino\u00a0Big Data\u00a0ha […]<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[418,413],"tags":[485,458,500,495],"acf":[],"yoast_head":"\nDeep Learning e Inteligencia Artificial - DKS, tu centro de estudios especializado en internet<\/title>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Deep Learning e Inteligencia Artificial - DKS, tu centro de estudios especializado en internet\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Desde los a\u00f1os 50 del siglo pasado y hasta hace muy pocos a\u00f1os el terreno habitual de la\u00a0Inteligencia Artificial\u00a0(IA) avanzada era mayoritariamente el laboratorio de investigaci\u00f3n y la ciencia ficci\u00f3n. (\u2026) Sin embargo, este panorama est\u00e1 cambiando radicalmente en los \u00faltimos a\u00f1os.   El gran impulso tecnol\u00f3gico al que solemos referirnos bajo el t\u00e9rmino\u00a0Big Data\u00a0ha […]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"DKS, tu centro de estudios especializado en internet\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2016-04-25T08:00:26+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"DKS\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/\"},\"author\":{\"name\":\"DKS\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/person\/6faf69c6ce843175d96680251a0d6723\"},\"headline\":\"Deep Learning e Inteligencia Artificial\",\"datePublished\":\"2016-04-25T08:00:26+00:00\",\"dateModified\":\"2016-04-25T08:00:26+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/\"},\"wordCount\":1908,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#organization\"},\"keywords\":[\"Big data\",\"DKS\",\"escuela big data science\",\"machine learning\"],\"articleSection\":[\"Big Data\",\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"mx\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/\",\"url\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/\",\"name\":\"Deep Learning e Inteligencia Artificial - DKS, tu centro de estudios especializado en internet\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#website\"},\"datePublished\":\"2016-04-25T08:00:26+00:00\",\"dateModified\":\"2016-04-25T08:00:26+00:00\",\"inLanguage\":\"mx\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#website\",\"url\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/\",\"name\":\"DKS, tu centro de estudios especializado en internet\",\"description\":\"DKS, la escuela de los profesionales digitales desde hace m\u00e1s de 7 a\u00f1os\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"mx\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#organization\",\"name\":\"DKS, tu centro de estudios especializado en internet\",\"url\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"mx\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/cropped-cropped-favicon-ks.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/cropped-cropped-favicon-ks.jpg\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"DKS, tu centro de estudios especializado en internet\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/logo\/image\/\"}},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/person\/6faf69c6ce843175d96680251a0d6723\",\"name\":\"DKS\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"mx\",\"@id\":\"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3cf516e7d2b3c688288c120cdc1768a3?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3cf516e7d2b3c688288c120cdc1768a3?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"DKS\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Deep Learning e Inteligencia Artificial - DKS, tu centro de estudios especializado en internet","canonical":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/","og_locale":"en_US","og_type":"article","og_title":"Deep Learning e Inteligencia Artificial - DKS, tu centro de estudios especializado en internet","og_description":"Desde los a\u00f1os 50 del siglo pasado y hasta hace muy pocos a\u00f1os el terreno habitual de la\u00a0Inteligencia Artificial\u00a0(IA) avanzada era mayoritariamente el laboratorio de investigaci\u00f3n y la ciencia ficci\u00f3n. (\u2026) Sin embargo, este panorama est\u00e1 cambiando radicalmente en los \u00faltimos a\u00f1os.   El gran impulso tecnol\u00f3gico al que solemos referirnos bajo el t\u00e9rmino\u00a0Big Data\u00a0ha […]","og_url":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/","og_site_name":"DKS, tu centro de estudios especializado en internet","article_published_time":"2016-04-25T08:00:26+00:00","author":"DKS","twitter_card":"summary_large_image","schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/"},"author":{"name":"DKS","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/person\/6faf69c6ce843175d96680251a0d6723"},"headline":"Deep Learning e Inteligencia Artificial","datePublished":"2016-04-25T08:00:26+00:00","dateModified":"2016-04-25T08:00:26+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/"},"wordCount":1908,"publisher":{"@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#organization"},"keywords":["Big data","DKS","escuela big data science","machine learning"],"articleSection":["Big Data","Data Science"],"inLanguage":"mx"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/","url":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/","name":"Deep Learning e Inteligencia Artificial - DKS, tu centro de estudios especializado en internet","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#website"},"datePublished":"2016-04-25T08:00:26+00:00","dateModified":"2016-04-25T08:00:26+00:00","inLanguage":"mx","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/deep-learning-e-inteligencia-artificial\/"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#website","url":"https:\/\/dks.digital\/mx\/","name":"DKS, tu centro de estudios especializado en internet","description":"DKS, la escuela de los profesionales digitales desde hace m\u00e1s de 7 a\u00f1os","publisher":{"@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/dks.digital\/mx\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"mx"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#organization","name":"DKS, tu centro de estudios especializado en internet","url":"https:\/\/dks.digital\/mx\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"mx","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/cropped-cropped-favicon-ks.jpg","contentUrl":"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/cropped-cropped-favicon-ks.jpg","width":512,"height":512,"caption":"DKS, tu centro de estudios especializado en internet"},"image":{"@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/person\/6faf69c6ce843175d96680251a0d6723","name":"DKS","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"mx","@id":"https:\/\/dks.digital\/mx\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3cf516e7d2b3c688288c120cdc1768a3?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/3cf516e7d2b3c688288c120cdc1768a3?s=96&d=mm&r=g","caption":"DKS"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83195"}],"collection":[{"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/19"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=83195"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83195\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=83195"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=83195"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dks.digital\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=83195"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}