IEBS presenta Talento X lanzando un reto para transformar el futuro de la educación
La escuela de negocios lanza su propio Challenge de Open Innovation a través de Talento X, la nueva plataforma digital que une talento y empresas.
La escuela de negocios IEBS presenta su nueva plataforma Talento X creando un reto de innovación abierta. El objetivo es transformar el futuro de la educación con nuevas ideas apoyadas en el machine learning y la datificación en el aula.
Talento X es una plataforma digital cuya misión es actuar de conector entre el talento y las necesidades de innovación de las empresas a través de retos y desafíos empresariales. La innovación abierta es una forma distinta de hacer las cosas para provocar resultados distintos, y Talento X se basa en este concepto para unir talento, esté donde esté, y empresas.
“Buscamos personas con talento capaces de ejecutar proyectos de innovación tecnológica", afirma Pascual Parada, Director de Estrategia y Desarrollo de Negocio de IEBS. Con el reto IEBS Challenge 2017 buscan ideas innovadoras o soluciones creativas que ayuden a aumentar la experiencia de aprendizaje en IEBS Business School en las áreas de Analítica predictiva y Automatización en clase a partir de la datificación.
El ganador del reto recibirá un premio de 900€ para formarse en IEBS, así como la posibilidad de iniciar su idea en colaboración con la escuela. El plazo de presentación de las propuestas finaliza el 15 de septiembre.
IEBS Challenge 2017 es un reto abierto a equipos de investigación, empresas o personas que quieran innovar con el objetivo de dibujar el futuro de la educación hacia entornos de aprendizaje más inteligentes, personalizados y adaptados con soluciones creativas y novedosas que ayuden a mejorar la experiencia de aprendizaje a partir de la datificación de las aulas aplicando Analítica predictiva, Learning Analytics, y Machine y Deep Learning.
Estos dos últimos conceptos hacen referencia al aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que trata de lograr que las máquinas “aprendan" por sí solas. Los avances en esta disciplina se han unido al uso de ingentes cantidades de datos para poder entrenar a estos motores y lograr resultados sorprendentes en muchos casos.
Ambos sistemas están relacionados entre sí, pero tienen sus diferencias. Un sistema con Machine Learning podría “aprenderse" los datos y clasificar con mayor precisión los vehículos, pero uno con Deep Learning puede “entrenarse" sobre los nuevos datos que va recibiendo. Es decir, puede emplear un diferenciador erróneo y equivocarse una vez, pero a la siguiente emplea otro para acercarse cada vez más al resultado correcto.
El Deep Learning toma conceptos básicos de la IA y los enfoca en la resolución de problemas del mundo real a partir de redes neuronales profundas que imitan la forma en que nuestro cerebro toma decisiones. Es decir, emplea los datos que conoce para tomar decisiones sobre datos nuevos. Por eso es la tecnología más similar al funcionamiento cerebral humano.
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