Hola, hola, hola. Bienvenidos chicos y chicas al directo de
verano veraniego de dot ccv. Voy a esperar un momento a ver si todo
esto está funcionando, a ver si me ve la cara, se escuchará con ego seguramente.
A ver, muteo el sonido por aquí. Vamos a esperar a que vaya entrando gente
que lo acabo de poner por twitter y por facebook.
Hey Sebastián, buenas, a ver por qué se está oyendo, se está oyendo.
Voy a mutar el ordenador directamente. Muy bien, bienvenidos a todos y a
todas a este directo de verano, 20 de agosto, 15 de agosto, qué pasa con los
vídeos en el canal que nos parecen? Bueno, yo lo avisé, yo lo avisé, siempre el que
avisa no es traidor, es avisador. Lo avisé en el vídeo de julio, el último vídeo de
noticias y si recuerdan en la parte final del vídeo, pues yo salía diciendo que
bueno, que el canal se ponía en modo vacaciones porque, bueno, pues porque yo en
ese momento me estaba mudando de Helsinki, que era la ciudad en la que
estaba viviendo y además iba a irme a Corea del Sur a participar en un summer
camp de deep learning que muchos de ustedes sabrán porque he subido el vídeo
resumen al canal y claro, como me estoy mudando y me estoy moviendo de
Helsinki a otro lugar, pues el problema es que no tengo ni la cámara, no tengo
ni el micrófono, no tengo los recursos, no tengo tiempo tampoco y lo que tengo
son ganas también de descansar, que llevo pues todo el año haciendo el máster en
Helsinki, luego también con el canal, o sea, un tiempo de descanso para disfrutar
aquí de familia, de amigos y de todo esto, las típicas cosas, tampoco estoy contando
nada nuevo y bueno, entonces por eso decidí pues coger julio y agosto y
tomarme un poco como como vacaciones. Por ese motivo no estoy subiendo vídeos al
canal pero tranquilos porque en septiembre, cuando ya termine las
vacaciones, la primera semana de septiembre ya empezará a subir contenido
y la verdad que tengo bastantes ideas de cosas que quiero subir, seguramente tenga
más ideas que tiempo pero da igual, o sea, empezaré a currar 25 horas al día en el
canal y la verdad que tengo ideas bastante chulas que las irán viendo,
seguramente en septiembre empecemos con el vídeo de redes neuronales parte 3
que yo creo que más de uno está deseando, también veremos vídeos de noticias,
veremos tutoriales, quiero hacer un montón de tutoriales, he podido hablar
con gente, con amigos míos que siguen el canal y que me han dicho que les gusta
el tema de tutoriales y la verdad que eso está bastante guay y nada, bueno
voy a leer un poco el chat que me he puesto aquí a hablar, se escucha bien,
me he puesto a hablar sin saber si se estaba escuchando, a lo mejor me estoy
dando aquí un monólogo en mute, a ver, estamos esperando el reportaje, hola,
qué es esto, esto es un directo, hola de Ecuador, saludos de Bolivia, saludos, hola,
hey ferial, hey, una amiga aquí, qué guay, bueno, nada, ya saben como siempre esto es un
directo preguntas y respuestas, yo en algún momento les contaré un poco, les
responderé a las preguntas de mi experiencia en el summer camp de verano
en el que he participado, que ha sido una experiencia brutal y esperaré a que me hagan
preguntas para contestaros y también preguntas sobre inteligencia
artificial, sobre machine learning, cualquier duda que tengan, cualquier cosa
que quiera que hable aquí en directo, pues adelante, estoy aquí a vuestra
disposición y nada, estoy leyendo el chat así que pueden
empezar a preguntar chicos
¿hace cuánto comenzó? comenzó nada, hace tres minutos, cuatro minutos, a lo mejor
cinco, si he hablado mucho
si de repente en el que hago movimientos raros o que grito es porque hay un gato
en la sala que en algún momento seguramente salta y se coloque aquí
arriba y de cuando en cuando le gusta arañar
dice Ricardo Puma pregunta ¿tiene sentido aplicar un algoritmo de
clasificación multiclase sobre los resultados de un algoritmo de
clasterización tomando los labels de los clusters como
clases que si tiene sentido, no entiendo la pregunta bien, o sea
tú tienes un algoritmo de clasterización estoy pensando vamos a ver
que means que sería no supervisado y con eso tú vas a obtener una
serie de clusters luego si tú ya tienes los clusters
no entiendo para qué querrías aplicar de nuevo otro algoritmo de
clasificación sobre eso quizás no he entendido bien la
pregunta
pregunta Leantachudo Chudo creo que no voy a leer los nombres ¿dónde encontrar
trabajo de ciencias de datos? ¿dónde encontrar trabajo ciencias de
datos? pues en casi todas las empresas afortunadamente creo que
todos estamos hartos de escuchar de que el campo del machine learning y el
campo de la ciencia de datos es un campo bastante
necesario para todas las empresas es decir aporta un valor bastante
importante para las empresas y que no hay tantos profesionales formados en este
campo como para poder satisfacer la demanda de trabajadores que
se requiere por eso hay puestos de trabajo hay salarios altos y la verdad
que eso es una gran ventaja para nosotros y es una motivación que
nunca te metas en un campo por cuánto te vayan a pagar sino porque de verdad te
guste pero bueno es cierto que está está bastante bien entonces encontrar
trabajo en cualquier empresa siempre que tú le sepas vender
el valor que le puedes aportar porque digo esto mira hace unos días hace dos
tres días estaba con una amiga hablando y estamos comentando pues eso el tema de
ciencias de datos ella ella trabaja en el sector del turismo y me preguntaba que
qué era eso que era para qué servía lo de la ciencia de datos y yo podía haberle
respondido diciéndole pues mira ciencias de datos hacemos esto esto esto esto pero
se me ocurrió decirla mira tú por ejemplo en tu empresa donde tú trabajas
de alguna manera utilizas datos analiza haces algún tipo de análisis para
responder preguntas relacionadas con tu trabajo que en este caso sería en un
hotel y ella me decía bueno pues sí o sea a veces algo pregúntate qué cliente
van a venir qué cliente cuánto va a incrementar la demanda tal igual y eso
cómo lo solucionas tú ella me decía bueno pues yo cojo paso los datos de aquí
que están escritos en los papeles los pasa un excel y ahí hago un par de
funciones y luego solo pasa otro excel y tal y le dije vale ahí por ejemplo tú
has hecho una cosa que ha sido pasas los datos de un papel a un excel y eso lo
hace manualmente ahí tú un data scientist que participa en todas las
fases del proceso de desde que recopila los datos hasta que lo visualizas y
generan la información participa en todo ese proceso entonces hay una
data scientist pues que tiene una orientación cercana a la informática
pues te diría vale voy a crear un script que sea capaz de automatizar todo este
proceso de carga de datos y esto lo voy a meter en una base de datos donde
tengamos todos los datos de la empresa de este año del mes pasado del mes
anterior te va a aplicar un tipo de análisis más potente que el que te
puede proporcionar el excel te puede responder a preguntas más importantes
con más valor para la empresa de la que una persona que conocerá del dominio
del trabajo pero no conocerá de cómo trabajar con esas herramientas y cómo
trabajar con esos datos yo creo que ahí está el valor del data scientist y yo
creo que ese es el valor que hay que enseñar a las empresas a solicitar
porque también es cierto eso y se comenta que muchas empresas contratan a
un data scientist porque saben que lo necesitan porque lo han escuchado pero
no saben que necesitan de él entonces eso también es importante para no
entrar en una empresa estar currando y realmente no saber la empresa no sabe
qué pedirte que solicitarte sólo sabe que te están pagando mucho con lo cual
tú le tienes que dar algo muy importante pero no te piden que y eso
también creo yo bastante frustrante
siguiente preguntas
el pc cuántico del que una vez hablé dice sólo pregunta es una broma que
quería hacer para para incentivar a la gente a hacerse el patrón que lo típico
es que cuando tú haces un te haces un patrón que la plataforma está para que
hagan donaciones y quieran apoyar al canal pues tú a veces dices sí esto lo
voy a usar para comprar un micrófono para comprar tal para no sé qué y a mí se
me ocurrió hacer utilizar ese dinero para otra cosa que sería crear un
ordenador cuántico entre comillas sería una broma y quería hacer un vídeo
hablando sobre eso pero bueno creo que si no subo vídeos al canal no debería
estar haciendo vídeos de coña
a ver buenas eusebio buenas ricardo
dice soy nuevo en el tema por cuál de tus vídeos debo empezar
recomendaría yo todos mis vídeos los ordeno en función de las listas de
reproducción de youtube y creo que actualmente hay cuatro listas una de
blogs otra es logía notebooks que son los tutoriales otra serían los blogs los
data coffees que incluyen vídeos de opinión y vídeos de noticias y luego los
otros son introducción a la inteligencia artificial que son los vídeos más
currados más de mayor calidad entonces yo te recomendaría empezar por eso por
la introducción a la inteligencia artificial y verlos en orden porque
dentro de que cada vídeo se puede ver por separados yo tengo como una especie de
organización temporal en la que obviamente si te quiero enseñar el
descenso del gradiente antes de haber tenido que enseñar y regresión lineal
por ejemplo entonces mírate esa lista entera y el único problema es que esos
vídeos son los que más cuestan de hacer y por tanto tardo un montón en subir como
muchos sabrán y bueno entonces te recomendaría que buscaras también otras
fuentes otros recursos para para formarte
qué más entonces estamos y lo rápido somos 85
personas pensé que vamos a hacer menos la verdad
sabes algo de programación mecánica en inteligencia artificial es decir con
puertas mecánicas tipo and or que al organizarlas puedan dar algún resultado
parecido a la inteligencia artificial digital entiendo por tu pregunta que te
refieres a a generar por ejemplo redes neuronales pero a nivel de circuito no
en vez de programarlas en en código tener las jacodeadas a lo mejor en un
circuito la verdad que no conozco del tema pero sé que hay algún tipo de
iniciativa pues de esto de crear chips
hola pequeño de crear chips que que sirvan tanto por ejemplo los que montan
los móviles que te facilitan alguna alguna de las operaciones que se suelen
utilizar en inteligencia artificial como son las tpus y creo que incluso hay
chips más especializados para la industria en las que sí se implementa
pues eso es cosas así llama despistado gato
el gato se llama tigre por cierto tigre pequeño es un bandido el jodio
a ver qué más tenemos más preguntas chicos
blockchain más machine learning qué parece vale blockchain más machine
learning para empezar son dos palabras que suenan bastante rebombantes y es lo
que se dice en inglés bad words que son básicamente palabras que si tú quieres
vender algún producto las tienes que meter no estas palabras son machine
learning deep learning blockchain quantum todas esas palabras son muy buenas tanto
a nivel de vender un producto como vender un paper científico
pero bueno así blockchain más machine learning que te podría aportar hay
algunas iniciativas también en cuanto a esto en los que se quiere crear
algoritmos de machine learning que se ejecuten y cuyos datos se queden
se queden codificados dentro de lo que es la cadena de datos vale esto a mí en
mi forma de entenderlo puede tener un sentido puede tener una utilidad en
cuanto a que consigues el típico sistema centralizado que te puede aportar el
blockchain puedes conseguir a lo mejor algoritmos que se puedan comunicar un
protocolo de comunicación entre algoritmos de machine learning puede ser
interesante de hecho la empresa esta que yo critique en el vídeo de sofía la
empresa como se llama hansson robotics que es la empresa del robot sofía tiene
otro proyecto que está basado en eso en mezclar blockchain y machine learning
eso por un lado está bien por el lado contrario el problema que tiene es que
tú cuando lanzas la cadena de blockchain eso ya empieza a existir y funciona
mientras haya gente participando de esa cadena con lo cual pues si tú tienes el
algoritmo de datos si tú tienes el algoritmo de machine learning ejecutando
pues no sé ya hasta qué punto nos gustaría tener un algoritmo haciendo
determinadas operaciones que que forque trabaje de forma autónoma sin un
control de alguien que lo pueda que tenga el control centralizado de esa
herramienta no no sé la verdad o sea también te digo que del tema del
blockchain no estoy tan tan metido con lo cual tampoco tengo una opinión muy
definida sobre eso pero sí sé que hay iniciativas y no sé hasta qué punto
son iniciativas que buscan más el vender humo que que buscar algo de utilidad
¿Podrías hablar sobre cómo se aplica el machine learning en computación cuántica?
la verdad que no tengo no tengo ni idea o sea no conozco mucho tampoco del campo
de la computación cuántica y de hecho mucha gente que dice de saber realmente
no saben porque es un tema bastante bastante complejo pero sí sé que hay
una doble vertiente en ese sentido que sería uno utilizar machine learning para
crear mejores sistemas que se puedan o sea mejores computadores cuánticos es
decir aplicar el machine learning como una herramienta y luego también hay
otra vertiente mucho más interesante pero que obviamente es mucho más teórica de
momento porque no contamos con ordenadores cuánticos que puedan
ejecutar algoritmos muy complejos pero bueno que sería la aplicación de los
ordenadores cuánticos para la ejecución de algoritmos de machine learning
seguramente que a nivel teórico ya existen algoritmos cuánticos que te
resuelvan problemas de back propagation que te resuelvan redes neuronales y la
verdad que tiene que ser muy interesante de analizar pues cuáles son las
propiedades que se pueden utilizar para crear mejor computadores cuánticos y
las propiedades que consigue al utilizar los ordenadores cuánticos y las redes
neuronales pero no lo conozco la verdad algún día investigaré sobre el tema y
prepararé un vídeo porque creo que puede estar bastante guay
¿Qué asignaturas estás o has cursado en tu maestría?
vale para el que no lo sepa yo terminé en junio mi máster en Helsinki el que
estaba cursando era un máster de dos años y era un máster en data science
para empezar mucha gente me suele preguntar ¿qué es lo que haces en
tu maestría? bueno, yo soy un maestrista, yo soy un maestrista, yo soy un maestrista
de data science, ¿vale? Para empezar mucha gente me suele preguntar que qué
universidad recomiendo para ir a estudiar yo solamente puedo recomendar la
universidad en la que he estado que es la universidad de Helsinki pero es cierto
que es una universidad de bastante prestigio de bastante calidad
sobre toda la parte de investigación aunque también tienes oportunidad de
introducirte en el mercado laboral. Gato, también tiene bastante calidad
docente las clases son muy buenas o sea se nota estudiar ahí la verdad que da
gusto es una universidad que está en una buena posición en los rankings de
universidades pero además tiene una ventaja sobre otras universidades que
lamentablemente ya no se aplica para para gente que no pertenezca a Europa
antes era a nivel mundial ahora solamente es a nivel europeo pero la
cosa es que la educación es gratuita, es decir, cualquiera de ustedes si está
interesado en hacer un máster les recomiendo que apliquen para participar
o sea para ir a la universidad de Helsinki y con suerte si les eligen les
elegirán en función de criterios de tu carrera académica
previa, tus notas, todo eso lo tendrán en cuenta te darán un examen para entrar
pero la educación es gratuita que eso es muy difícil de ver en otras
universidades y la calidad docente la calidad de la formación también es
bastante buena con lo cual si eres europeo pues esa pregunta la respondo
recomiendo ir a Helsinki si eres capaz de soportar el tiempo de invierno
respondiendo la pregunta me decían que que había estudiado qué tipo de
asignaturas había estudiado allí bueno pues ahí también una cosa que es
bastante interesante es que como las asignaturas son gratuitas tú tienes
bastante flexibilidad para añadirte o desmatricular de una asignatura porque no
te cuesta nada simplemente es una cuestión administrativa entonces tú ahí
tienes la libertad de armarte tu propio plan de estudio vale yo estudié el
máster de data science y te hacen realizar una cantidad de créditos
obligatorios 40 a 40 créditos obligatorios pero luego el resto de
créditos hasta los 120 porque es un máster de dos años los completas tú
haciendo los cursos que te dé la gana y cuando digo de que te dé la gana
incluso tienes la posibilidad de llenar algunos de los créditos con cursos de
otras facultades de otras universidades en temas que sean completamente
diferentes vale yo por ejemplo cuando estaba de Erasmus en esta universidad
participaba en una asignatura que era introducción al desarrollo de
videojuegos y había un chico que estaba estudiando filología y era filólogo
pero estaba participando en un curso de la facultad de informática de desarrollo
introducción a la creación de videojuegos lo cual es súper guay porque
eso empieza a crear una especie de cómo se llamaría de conocimientos
transversales de conocimientos transversales en los que a lo mejor esta
persona que filólogo accediendo está bebiendo mi vaso de agua accediendo a
este curso pues a lo mejor se dedica a un área muy específica que sería la
traducción a los idiomas dentro de los videojuegos vale traductor dentro del
sector de los videojuegos y eso es bastante bastante guay que asignaturas
di ahí en la carrera pues yo elegía asignaturas muy relacionadas con
machine learning tenemos introducción a la inteligencia artificial introducción
al machine learning deep learning que más data science data mining todo esto
son cursos que di
sistemas multi agentes y creatividad computacional era otra asignatura luego
ya más de la parte de redes y pues eso redes no me acuerdo cuál era el nombre
de la asignatura sistemas distribuidos también criptografía no sea hay bastante
hay un hay una cartera de asignaturas bastante
interesantes y cada año se van renovando aparecen asignaturas nuevas muy
muy muy recomendable la verdad gatos más machine learning mala idea
espérate
mire
y
Se acabó la fiesta, para el gato A ver, más preguntas
Dice, terminaste esto en maestría si terminé en junio, como ya dije
Cuando sale el vídeo de redes neuronales parte 3, pues si todo va bien saldrá en septiembre
En un mundo donde las máquinas pueden hacer todo lo que hace un humano y que ellas son
autosostenibles, cual es el rol del humano en este mundo?
Yo creo que aquí ya estaríamos entrando un poco en la filosofía, pero creo que es bastante
utópico pensar que vamos a tener máquinas que van a ser capaces de resolver todas aquellas
tareas en las que nosotros participaríamos, es decir, estaríamos hablando de tener una
sociedad en la que las máquinas serían capaces de suplir todas nuestras actividades, pero
claro, en ese caso nosotros estaríamos completamente ociosos, con lo cual para estar completamente
ociosos significaría que estas máquinas pues tienen capacidad de implementarse, capacidad
de innovar, es decir, de seguir avanzando y crear nuevas cosas, cosa que yo no tengo muy
claro que se vaya a producir, no sé, seríamos una sociedad ociosa basada en el entretenimiento
básicamente, en buscar maneras de tener a los humanos entretenidos y ¿cuál sería
nuestro rol?
Pues seguramente, aunque no quiero decirlo pero lo voy a decir, en una sociedad de ese
tipo si existiera cosa que no creo que sea posible, las máquinas acabarían destruyendo
la humanidad, ¿por qué?
Porque si tienen esa capacidad innovadora y tienen esa capacidad de desarrollo y todo
esto pues llegarían a la conclusión de que sí, de que los humanos somos algo que no
hace falta que estemos, pero bueno, eso, pero es bastante utópico, es decir, ¿cómo podríamos
conseguir una máquina que solucionara problemas de justicia?
¿Cómo implementaría una máquina, una sociedad justa, por ejemplo?
Como digo, estaríamos entrando en términos muy filosóficos que al final nunca resuelven
nada el Machine Learning.
Adiós gato, adiós gato.
Me preguntan que qué hago el doctorado y qué tesis escogí.
Quiero ser el doctorado y llevo estos 15 días desde que volví de Corea del Sur aquí en
Canarias, en Las Palmas, buscando información sobre los doctorados y la verdad es que me
abruma tanta información que hay porque para cada, básicamente cuando tú haces un doctorado
tú ya lo que vas a estar haciendo es un proyecto de investigación, vas a estar trabajando
en una tesis y tendrás tu parte de docencia y todo esto, pero bueno, básicamente cuando
haces el doctorado pues tienes que elegir qué proyecto te gustaría trabajar y claro,
dentro del Machine Learning a mí me gustan bastantes temas.
Es cierto que yo ya en mi máster hice un proyecto de fin de máster que estaba relacionado
con un tema que era la aplicación de algoritmos vallesianos para la predicción de los movimientos
de los átomos dentro de un material en altas energías, pero a mí ese campo que sería
un poco más la teoría sobre redes vallesianas no me interesa tanto, o sea, lo fui descubriendo
según iba haciendo el trabajo de fin de máster, pero no es algo que me gustaría estar trabajando
cuatro años, a mí el tema que me gustaría trabajar sería algo relacionado con vídeo,
generación de vídeo o análisis de vídeo o quizás también un poco en la parte teórica
de cómo funcionan las redes neuronales, otra cosa que también me gusta bastante, entonces
me gustaría encontrar una universidad que tuviera esos campos, entonces claro, tú cuando
buscas información tienes que ir buscando diferentes universidades que sean universidad
de prestigio dentro de lo que pueda ser posible, en muchos países yo la verdad que tengo interés
en Barcelona a lo mejor o dentro de España en Barcelona y fuera de España pues a lo
mejor en Reino Unido, tienes que buscar universidades con departamentos que tengan el proyecto que
tú quieres, tienes que buscar, yo al menos busco departamentos que hayan publicado en
conferencias de impacto, que tengan una trayectoria interesante, entonces es mucha información
que hay que analizar y estoy analizándola todavía, pero el problema es que ya los doctorados
empezarían dentro de tres meses, uno, dos o tres meses y yo creo que voy a preferir,
lo estoy todavía debatiendo porque hay alguna universidad que todavía tiene el plazo abierto
pero bueno, me interesaría a lo mejor esperar un año más, estar trabajando este año y
esperar a que se abran de nuevo todas las convocatorias de todas las universidades y
poder elegir entre todas las que estoy analizando y también poder aplicar a diferentes becas
también que es otro mundo horroroso y bueno eso, básicamente que son muchas opciones
y todavía no he decidido ni siquiera si lo voy a hacer este año, lo voy a hacer el año
siguiente y a dónde voy a ir, o sea que respondiendo a tu pregunta todavía no he empezado, vale
pregunta técnica del canal me dice Red Sur, Venezuela, ¿dónde puedo encontrar música
para mis vídeos de YouTube? Vale, ¿dónde puedes encontrar música para los vídeos?
Hay diferentes recursos, tienes la YouTube Audio Library, que es básicamente la librería
de canciones que YouTube te da gratis, puedes buscar dentro de YouTube, SoundCloud y diferentes
plataformas canciones que sean Creative Commons, que es decir que no te vas a pillar YouTube
y luego yo lo que recomiendo es, si tienes un canal que más o menos funciona ya y que
te genera algún tipo de ingreso, tirar de Epidemic Sound, que recomiendo que veas un
vídeo de Jaime Altozano en el que explica sobre esta plataforma, que básicamente Epidemic
Sound es una librería con montón de canciones que tú pagas mensualmente una tarifa plana
que es muy poquito, son 13 euros y te permite eso, utilizar todo su repertorio de canciones
en vídeos, yo la verdad que siempre que me meto en Epidemic Sound, me entran ganas de
hacer un vídeo solamente por escuchar las canciones que tienen, es una pasada el repertorio
y para alguien que sea creativo, que le guste crear vídeos así con ritmo y tal, recomendación
100% la verdad, porque te quita una de las tareas más coñazos dentro de hacer un vídeo
que es encontrar la canción perfecta. Juan José Fernández Morales, ¿eres de las
armas? Sí, saludos de Taruca, que guay, saludos de Taruca, es un pueblo aquí cerca, a 30
minutos estamos Juan José, algún día nos vemos. A ver, más preguntas, conocimientos
importantes que necesito para ser un experto en Inteligencia Artificial, estas preguntas
yo las he respondido en otros directos, así que voy a responder rápido, saber de matemática,
saber de estadística, saber de informática, son los tres, las tres patas necesarias para
empezar a poder formarte sin mucho problema en Inteligencia Artificial, que no tienes
esos conocimientos, no te preocupes, vete formándote en ellos a la vez que vas estudiando
Machine Learning, con lo cual puedes ir añadiendo herramientas dentro de tu cabeza, herramientas
matemáticas, herramientas estadísticas, que cada vez te van a permitir entender mejor
los conceptos de Machine Learning que vayas viendo, y esos conceptos de Machine Learning
te van a formar también dentro de las matemáticas estadísticas y informáticas, es un ciclo
vicioso positivo que te va a favorecer. Sí, vivo en la ciudad, en Las Palmas. ¿Qué he
estudiado? He estudiado Mastering in Data Science, como he dicho, y la carrera aquí en Las Palmas,
aquí en Las Palmas de Gran Canaria, un doble grado de Ingeniería Informática y también
Administración y Dirección de Empresa. ¿Los dermatólogos siguen siendo necesarios?
Con las redes neuronales convolucionales creo que no, ya que con una imagen podríamos
diagnosticar con incluso una mayor precisión. ¿Qué opino? Esto es cierto en cierta medida
y a lo que me refiero es que, por ejemplo, un dermatólogo, pues sí, te puede hacer
un análisis de la piel y te puede decir, oye, este lunar que tienes aquí es un lunar
cancerígeno o no es cancerígeno. Actualmente sí hay algoritmos que simplemente con una
fotografía, creo que incluso está implementado para móvil, tú te puedes hacer un análisis
que te diga, pues sí, mira, este lunar sí, este lunar no, esta mancha sí, esta mancha
no. De momento eso existe, pero eso no elimina el trabajo del dermatólogo hoy. No conozco,
pero yo entiendo que un dermatólogo tiene además otras tareas como, por ejemplo, además
de que va a seguir siendo necesario que haya un dermatólogo que te analice las manchas
porque yo no sé hasta qué punto para todos los casos de un problema de piel hay una inteligencia
artificial que te pueda decir sí o no con mayor precisión que un dermatólogo, pero
además también pues te hará prescripciones de medicamentos, te hará una serie de análisis
que de momento la inteligencia artificial no sería capaz. Pero es cierto que el hecho
de que existan estas herramientas es bastante positivo porque si, por ejemplo, para países
desfavorecidos, países pobres donde no toda la gente tiene acceso a una sanidad, a un
sistema sanitario que funcione, el hecho de que simplemente con un móvil puedes hacer
diagnóstico pues ya empieza a ser algo bastante interesante porque es que un algoritmo que
funcione en un móvil tú lo puedes replicar simplemente comprando más móviles, es mucho
más barato.
Los vídeos de Khan Academy son buenos para aprender matemáticas? Sí, sí, y además
son gratuitos y hay una cantidad tremenda de recursos. Seguramente alguno conocerá
el canal 3BlueOneBrown, es un canal súper bueno de matemáticas, pero quizás no para
aprender matemáticas porque trata temas muy elaborados, pero la verdad que hace un uso
de las visualizaciones y te muestra todos los conceptos matemáticos de forma tan sencilla
que es súper súper bueno. Y ese tío fue uno de los creadores de la escuela esta de
Khan Academy, con lo cual se puede ver cuando te metes en Khan Academy esos valores que
él comparte en su canal, también los puedes ver dentro de su plataforma, es una pasada
la cantidad de recursos que hay. Otra recomendación que hago, que la estuve viendo esta semana
y me parece súper interesante, es FastAI, ¿vale? Fast, rápido en inglés, Fast.AI,
Artificial Intelligence. Esto es otra página web donde hay una serie de cursos de Machine
Learning bastante completos, la verdad, son seis cursos, hay una primera parte que son
seis cursos, no, miento, hay una primera parte que se equivale a un curso que son seis vídeos
de dos horas cada uno, es decir, 12 horas en total, donde te hacen una introducción
del tema de Inteligencia Artificial, te meten primero redes neuronales, luego redes convolucionales,
redes generativas, LSTM, todo eso lo ves en la primera parte que es como la introductoria
y son gratuitos, completamente gratuitos y tienen parte de taller, con lo cual yo creo
que es bastante interesante, están en inglés por supuesto, esa es la limitación que alguno
podría encontrar, pero luego lo guay es que hay una segunda parte que va más allá y
te presenta, por ejemplo, cómo hacer investigación en Machine Learning, yo también no me lo
he visto en la segunda parte y me la quiero ver porque me da que ya es un temario que
incluso para el que esté metido dentro de Machine Learning, seguramente van a aprender
bastante de ese curso, así que lo recomiendo al 100% fast.ai, lo voy a escribir aquí, lo
tenéis ahí. ¿Qué ventajas tiene la función sigmoide respecto a la relu? Se puede simplemente
usar relu, no sabría decirte para todos los casos, pero de forma general es mucho mejor
utilizar la relu que la sigmoide porque la relu te permite aprender mucho más rápido,
porque si tú te fijas en una sigmoide tienes la forma esta de S y esa forma en S hace que
tanto los valores muy pequeños como los valores muy grandes estén saturados, está tirando
a cero y tirando a uno y eso significa que cuando tú haces el proceso de gradient descent
y haces el test, te mueves a través del gradiente, la derivada de esa función no te va a hacer
un movimiento, o sea te vas a mover muy poquito respecto a, te vas a mover muy poquito, vas
a dar pasos muy pequeños, en cambio con la relu no, eso se soluciona y el aprendizaje
de la red neuronal es mucho más rápida. Dicho esto, eso es de forma general, luego
dependiendo del problema y tal, nunca está de más probar diferentes tipos de función
ante activación y ver cuál es la que mejor te va a funcionar, si ves que de repente
una te funciona mejor pues para adelante, porque a lo mejor para el problema específico
en el que estás trabajando te funciona mejor, pero si de forma general suele ser la relu,
como que la relu también tiene otro tipo de problemas como el gradient exploding, creo
que es uno de los casos que te puede producir una relu, también te puede generar death
neurons, que son neuronas muertas, neuronas que se van directamente a un valor de cero
y no te aportan nada en la red neuronal, para eso podrías utilizar otro tipo de función
de activación que se llama leaky relu, que es como relu chorreante, se traduciría no
sé, bueno, hay un montón de funciones de activaciones y habría que analizarlas según
tu problema. Lenguaje de programación más utilizados en Inteligencia Artificial diría
que Python es el más utilizado y el segundo más utilizado R, al menos en análisis de
datos esos dos son principales, luego a lo mejor a nivel de empresa pues se utilizará
Python y ya cuando quieres hacer implementaciones que vayan para producción que sean más rápidas
a lo mejor usan C o van tirando de lenguaje de más bajo nivel.
¿No te gustaría hacer un Discord para el canal? Sí, sí, o sea, no tengo muy claro
que me pueda aportar el Discord, hay muchas cosas que me gustaría hacer para el canal
la verdad, me gustaría hacer un Discord porque creo si no me equivoco que es chacho. Gracias
Junior por esa donación de 5.49, Junior es un buen amigo aquí. Nosotros hacemos una
cosa, me paso al tema Junior, hola Junior, nosotros nos conocemos aquí, él es un compañero
mío de la universidad y tengo otros dos amigos, David de Israel que también son Patreon del
canal con los que nos solemos ir cuando yo vengo aquí de visita a tomarnos unas copas
y tal y nos ponemos a hablar de temas súper interesantes y ya le hemos llamado DataGingers
porque nos tomamos la ginebra mientras hablamos de todo esto que estamos haciendo aquí lo
hacemos en eso y es una experiencia súper guay y un día si les consigo engañar a estos
no se van a enterar porque solamente lo estoy contando aquí en directo, voy a intentar
hacer un directo que sea de ese estilo, juntarnos los cuatro a lo mejor y hacer una conversación
en directo y estar hablando de temas a lo loco porque es que creo que no ha habido ninguna
noche que hayamos quedado y no hayamos sacado un tema del que luego no puedes parar de hablar
durante horas y horas y horas, está muy bueno, me vuelvo, me salgo de los momentos nostálgicos,
estaba hablando de algo antes de esto, no sé si sería importante, así que me gustaría
hacer el Discord porque creo si no me equivoco que lo que aporta es tener una especie de
chat en el que podemos hablar todos juntos y tal, no sé si es equivalente a Slack que
es lo que yo acostumbro más a utilizar, me gustaría crear algún tipo de grupo también
del estilo pues un grupo de trabajo en el que podamos hacer competiciones de Kaggle
que también lo he comentado en otros directos que es bastante guay, hay un montón de cositas
que me gustaría hacer por el canal pero me falta tiempo porque y además me lo decía
mucho la gente del campamento este, el Deep Learning Camp en Corea del Sur, decía ¿cómo
eres capaz de dedicarte a la investigación de esto, estar leyendo paper, estar haciendo
tal y a la vez tener un canal de YouTube? Y es cierto que es una actividad que te consume
bastante tiempo y da bastante rabia porque quiero hacer más cosas de las que puedo.
Ahí está, eh hola Israel, que guay, ¿qué opinas de los cursos de Udemy sobre Inteligencia
Artificial? No me los he visto, no me los he visto, a ver, me he visto, he tenido acceso
por un suscriptor al Nanodegree de Udacity y lo vi y me pareció que, lo comenté en
Twitter, me pareció que para lo que te piden de dinero, el de Udacity que creo que son
600 euros o 400, 500, 600 euros, me pareció que el contenido no estaba mal pero joder
para hacer un curso de pago yo espero más calidad todavía, o sea los contenidos en
cuanto a lo que estaban, lo que te enseñaban son temas que nosotros tocamos también en
el canal, me parecía que el programa estaba bien pero luego la profundidad con la que
lo tocaban no era tanto como la que yo esperaría si estoy pagando 600 euros, a ver señores
que el canal esté gratuito y no sé, o sea si de repente te pones a apoyar un Patreon
te cuesta un euro, dos euros, cinco euros, perfecto, pero es que eso cuesta 600 euros,
es que es una barbaridad, no sé. El curso de Andrew Ng, ese es el de cursera si no me
equivoco y ese está bien, el gratuito yo me lo he hecho, el de pago no sé si está abierto
para todo el mundo y no me lo he hecho, no me lo he hecho porque falta tiempo. ¿Qué
más chicos? ¿Qué más preguntitas? Aprovecho mientras escriben más preguntas, yo ahora
mismo estoy en Las Palmas de Gran Canaria, en Gran Canaria, pero mañana me voy de viaje
con viaje familiar con mi hermano, con mi padre y nos vamos a ir a Estados Unidos, a
Miami, a Florida, a ver mundo y vuelvo el 2 de septiembre, ¿vale? O sea que hasta ese
momento pueden esperar que no haya actividad ni en Twitter, ni en YouTube por supuesto,
y donde sí pueden encontrarme a lo mejor es en Instagram donde estaré publicando Insta
Story de mis viajes y tal, pero no son cosas relacionadas con Inteligencia Artificial así
que a lo mejor no les interesa. Si les interesa el Instagram pues creo que está por algún
lado, me pueden buscar, eDotCSV no es muy complicado y básicamente eso, ¿vale? O sea
hasta el 2 de septiembre no vuelvo, luego volveré y estaré todavía una semana aquí
en Gran Canaria, ahí ya sí me pondré a hacer vídeos, posiblemente empiece con un
vídeo de noticias y ya luego me ponga a hacer la producción normal del canal y ya después
en septiembre viajaré a Bilbao porque vamos a hacer un encuentro de YouTubers divulgadores,
participamos gente del grupo en el que yo estoy metido que es un grupo de divulgación
que se llama Ensenio, donde hay compañeros muy guays que también seguro conocerán de
YouTube, canales como El Cubil de Peter, Javi Santolalla, toda esta gente, estamos todos
metidos ahí, no solo YouTube, también hay podcast y muchos tipos de divulgación muy
guay que seguro que algunos de ustedes conocerán y nos vamos a encontrar en Bilbao en paralelo
con el evento NowCast Bilbao y estaremos por ahí haciendo cosillas, si se quieren acercar,
si tienen la posibilidad, invitados son, nos tomamos todos juntos una cerveza y nos conocemos
y eso y ya después estaré posiblemente el resto del mes en Madrid, ¿vale? Y igual ahí
si se da el caso pues nos podemos encontrar si alguien está interesado, ahí me puedes
ver. ¿Tenemos alguna pregunta? Tenemos, joder, si que tenemos preguntas, ¿qué pasó? A ver.
Vale, vale, vale, vale, vale. Platzi, no conozco, me lo preguntan mucho los cursos de Platzi,
están preguntando aquí por el canal de Siraj Raval. Pues ese canal lo sigo, pero no suelo
ver mucho sus vídeos, me gusta la selección de temas que hace, pero luego cuando veo sus
vídeos me pone un poco, no diría nervioso, pero es como su estilo así demasiado, como
que va muy rápido por el tema y a lo mejor es que sea bastante superficial a la hora
de tratar un tema específico. Por el contrario hay un canal que es que no me acuerdo ahora
el nombre, me estaba viendo, me lo voy a buscar ahora en directo, mientras, hay un canal de
un chico que tiene el estilo de Siraj Raval, o sea tiene el estilo, no, tiene el estilo
este de que está él delante con un croma y enseñando imágenes y hablando de inteligencia
artificial, pero me parece mucho mejor porque sí profundiza más en los temas, claro como
profundiza más en los temas, hacer un vídeo le tarda mucho más y lo sube cada mucho tiempo,
este de mi escuela. Lo voy a compartir por aquí, se llama Archive Insights, lo tenéis
en el chat, a ver un momento, este recomiendo verlo, está en inglés también, pero son
vídeos bastante interesante. Si no me equivoco este chico está en Reino Unido, no me acuerdo
dónde está. ¿Qué más? ¿Más preguntas? Me pregunta Juan Francisco Navarrete que me
había perdido la pista, dice ¿Al final cómo fue lo del campamento? Vale, el campamento,
el campamento fue una pasada, o sea ha sido una experiencia brutal, para que no lo sepa
yo en julio, desde el 1 de julio hasta el 30 de julio, si todo el 1 de julio, estuve
participando en un campamento de verano en Corea del Sur que se llama Jehu Deep Learning
Camp, ¿vale? Era un campamento en el que 24 investigadores de Machine Learning habíamos
sido seleccionados para hacer un proyecto de investigación, cada uno proponía su proyecto
y trabajaba de forma individual, aunque luego eso se cambió y se podían hacer grupos
dentro del campamento y la verdad que la experiencia fue brutal, aprendí un montón, tuve la suerte
también de poder viajar por la isla y experimentar esa isla, porque era una isla en Corea del
Sur que es un paraíso, o sea tienes playa, tienes montaña, tienes mucha vegetación
por todos lados, es una pasada, pero sin duda con lo que me quedó de esa experiencia fue
la gente que conocí, o sea tanto los mentores como los organizadores como los participantes
eran gente muy, muy pro, pero muy, muy pro, o sea el rango de edad iba desde los 17 años,
una chica de 17 años que es una crack, para mí es creo que la más crack que había ahí,
17 años hasta los 41, era un rango de edad bastante amplio, donde la media estaba sobre
los 25, y era gente de todo el mundo, de diferentes partes del mundo y yo creo que lo guay es
que estábamos todos ahí metidos, trabajando conjuntamente, era como estar en un co-working,
pero en el que todos hablaban tu mismo idioma, que sería el idioma del machine learning,
todos te ayudaban, todos te, si de repente querías leer un artículo, encontramos un
paper que era súper interesante, te ibas a encontrar a otros dos que lo querían leer
contigo, compartir ideas, comentar y tal, son gente que yo sé que su trayectoria profesional
va a ser brillante porque es que son muy tops, y que tengo un montón de ganas de verles
en el futuro, a ver a qué se van a dedicar porque es que son una pasada, había por ejemplo
un chico que estudiaba en la Universidad de Stanford, creo que tenía 18 o 19 años, y
había fundado su propia empresa, donde había hecho esta idea que se suele hacer de utilizar
el machine learning para analizar las imágenes de la cornea, del ojo, la parte de atrás
para detectar enfermedades cardiovasculares, él había hecho una empresa basada en eso
con 18 años y que le había funcionado y que bueno, él tenía parte del accionariado
de la empresa, se puede imaginar, y ahora iba a volver a Stanford, gente de Silicon Valley,
gente de la India, una pasada, una pasada, la verdad que bastante agradecido de haber
podido participar en esa experiencia completamente, y luego el proyecto en el que participé también
era un proyecto súper chulo, algunas habrán visto el vídeo, y nada, estuve trabajando
en él, es cierto que a todos propusimos proyectos que al final nos faltó tiempo, obviamente
en un mes es muy complicado sacar algo adelante, pero estuve trabajando en este proyecto, aprendí
bastante y aunque todavía me queda por acabar alguna cosilla que aprovecharé el tiempo
cuando lo tenga, porque todavía cuento con recursos de Google credits y todo esto, la
verdad que estuve bastante satisfecho una vez hice la presentación final, que lo hicimos
además tipo conferencia en una sala de un hotel, con gente ahí viéndonos y tal, me
sentí bastante satisfecho porque salió bastante bien, y no sé, era la verdad que mi primera
vez en ese tipo de experiencia de tipo congreso, porque al fin y al cabo yo más allá del
máster no tengo una experiencia previa en investigación, es ahora cuando me estoy empezando
a dedicar a esto, y no sé, la verdad que me sentí muy, muy, no sé, no sé cuál sería
el sentimiento, pero actualmente me siento muy agradecido de haber participado en esa
experiencia, de hecho, mirad, de hecho le voy a compartir un vídeo que tengo en oculto
en el canal que lo hice cuando terminé mi presentación, mi presentación era la última
porque lo pedí, y básicamente lo que preparé fue una sorpresa, la última noche estuve
sin dormir, literalmente no dormí la noche previa, porque me puse a hacer un vídeo en
el que resumir la experiencia de lo que había hecho en el campamento, la verdad que el vídeo
es bastante, bastante chulo, así que lo voy a compartir aquí en el chat, luego quizás
lo pongo público después del directo, para que lo puedan ver todo, bueno, sí, lo voy
a poner de momento en oculto, aquí lo tienen, está muy bueno el vídeo la verdad, bastante,
bastante chulo. Para cuando algo sobre inteligencia artificial de imágenes, proyectos como detección
de imágenes, reconocimiento de objetos, vale, dentro de mi organización, entiendo que te
refieres en mi canal, dentro de mi organización temporal, una vez terminemos en los vídeos
de aprendiendo inteligencia artificial, el tema de backpropagation, voy a dar por cerrado
lo que sería introducción a redes neuronales, vale, ya con eso habríamos visto lo que sería
la versión básica de una red neuronal y a partir de ahí voy a empezar a meter el acelerador
y vamos a empezar a ver diferentes tipos de arquitectura, la primera que veremos será
las redes convolucionales que son la segunda versión de redes neuronales más utilizadas
después de las multicapas típicas, y empezaremos a ver pues eso, procesamiento de imágenes,
procesamiento de texto, intentaremos hacer proyectos, todo el tipo de LSTM recurrente,
si tal nos metemos a cosas de más nivel todavía, y también otra de las patas que hay que tocan
en el canal tarde o temprano será el, se me ha ido la palabra, el aprendizaje supervisado
no supervisado y bueno, en inglés, RL, reinforcement learning, aprendizaje reforzado, eso, esa es
otra vertiente que tenemos que tocar que es todo el tema de programar videojuegos, bueno
programar entornos de simulación donde tú puedes correr tus algoritmos de aprendizaje
reforzado y aprenden a jugar solos y todo esto que sería el tipo Go, el tipo el Dota
que vimos este mes, todo eso lo quiero ir tratando poco a poco en el canal si me da
la vida.
De dónde lees los papers, hay alguna página donde se recopile todo, son diferentes revistas
y tienes que ir buscando, yo en Twitter sigo a la cuenta de Archive que cada cierto tiempo
cuando se publica algo muy destacado lo comparten y luego me baso bastante en seguir a gente
muy interesante, investigadores del sector en Twitter y esta gente suele compartir bastantes
artículos o blogs que luego te referencia en artículos, esos son los que suelo leer
la verdad, no he encontrado ninguna página que los recopile todos, hay de hecho, esto
es muy gracioso, el otro día cuando estaba volviendo desde el vuelo de Hong Kong quería
leerme algún paper y entonces busqué en Google, que estoy buscando ahora, algo así
como most important papers machine learning, y al buscar eso el primer link que me salió
es este de aquí que también lo voy a compartir por el chat, es este repositorio de GitHub
en el que te sale un listado con papers, los papers más importantes de los últimos años,
creo que no está actualizado hasta el año actual, sino se dejó de actualizar el año
pasado o el año anterior, pero digo que es curioso porque cuando entré a ver esta lista
la persona que había hecho este repositorio, Terry Un, que aparece aquí este nombre, era
el chico de Corea que era el organizador del evento de Gehu, era con el que habíamos estado
conviviendo 30 días, de repente en una búsqueda random en Google me aparece su nombre el primer
flipante.
Bueno chicos, ¿cómo vamos? ¿Qué tal el directo? ¿Algún feedback? Yo creo que ya
en poquito vamos a ir acabando así que vayan poniendo las últimas preguntas porque es
que mañana tengo, mañana, mañana, luego, dentro de 5 horas tengo un vuelo y tengo que
terminar de preparar las cosas y además me estoy quedando sin voz la verdad. Últimas
preguntas. Juan José Fernández pregunta ¿Cuándo unía Notebook? Tenía pensado hacer
uno hoy. Tenía pensado hasta mañana grabar uno y de hecho lo preparé todo y grabé 20
minutos del tutorial, pero luego me di cuenta de que es que iba a ser muy largo y no me
iba a dar tiempo de editarlo hoy y básicamente el día Notebook era programar una red neuronal
que es algo que lo necesitamos en el canal, necesitamos tener ese tutorial, pero qué
pasa que eso me apoyo en todo el conocimiento que hemos ido viendo los vídeos pero también
me faltaba el tema de backpropagation, lo que veremos en la parte 3. Aún así dije
mira da igual vamos a, o sea pondré la fórmula directamente, las implementamos y ya está
y ya lo explicaré en un futuro vídeo, pero cuando lo estaba grabando y me di cuenta de
que faltaba, o sea de que me iba a faltar tiempo para editar el vídeo dije mira prefiero
pararlo y no hacerlo mal y ya en septiembre ya tengo el tutorial preparado, o sea tengo
hecho el notebook y ya en septiembre pues ya me encargo de editarlo y subirlo después
del vídeo de aprendiendo redes neuronales parte 3. Bueno chicos última pregunta, última
preguntita antes de irnos, somos 93 personas la verdad que no está mal la cifra, pensé
que vamos a ser menos porque aquí es tarde en España y creo que en latinoamérica la
gente está en clases ahora mismo, o sea que era mala hora para todo el mundo. A ver.
Pregunta dice ¿qué tan recomendable es estudiar por internet y ser un profesional en esta
área sin carrera de grado? Me gustaría poder responder que no hace falta y que te
puedes formar tú por tu cuenta y posiblemente sea cierto para trabajar en empresas normales
o sabes una empresa que no sea de las tops seguramente no sea muy importante tener una
carrera que te valide tus conocimientos si tú eres capaz de demostrar que tienes esos
conocimientos. Luego si te quieres pasar a otras empresas más grandes, a laboratorios
de investigación seguramente te van a pedir tener un máster o tener un doctorado que
es el caso mío porque yo por ejemplo he mirado diferentes ofertas de trabajo en DeepMind en
diferentes tipos de empresas y te piden un doctorado. Eso no significa que a lo mejor
haya otra forma de validar tu conocimiento a lo mejor tú puedes tener un buen perfil
en Kaggle y demostrar con eso que tú eres bastante capaz de resolver problemas y a lo
mejor haciéndote cursos online tú auto aprendes y a lo mejor a eso le sirve a alguna tu a
lo mejor en una entrevista de trabajo puedes acceder a un puesto en Google sin necesidad
de demostrar que tienes un grado pero lo normal lo que sería lo general sería que te haría
falta tener un grado y un máster como mínimo.
¿Cómo mantienes motivado estudiando? No sé a mí personalmente de siempre me ha
gustado estudiar la verdad y además de igual lo que a lo que me dedica estudiar que siempre
he encontrado como la motivación intrínseca de lo que estoy estudiando el placer por aprender
la verdad. Última pregunta esta vez de verdad. Última pregunta chicos. ¿El toolbox de redes
neuronales de Matlab? Ni idea la verdad no he utilizado Matlab. ¿Proyecto Singularity
Net? No sé exactamente que es el proyecto Singularity Net, déjame ver que lo vea Singularity
Net. Vale el Singularity Net es el proyecto de esta gente ¿no? de los de Hanson Robotics
si no me equivoco. Lo que estaba contando antes cuando hablé del Machine Learning y
el blockchain conjunto me estaba refiriendo a este proyecto Singularity Net. No sé yo
es que a mí de esta gente ya saben que me creo poco porque sabemos que con Sofía ya
nos han vendido bastante humo y así le suman la componente de blockchain también es para
pensárselo porque ya con blockchain además de vender humo lo que puedes conseguir es
atraer gente a que te financien tu tu oferta pública de tu hijo ¿sabes? y que tú puedes
tener una moneda una criptomoneda que se evalúe y ganar mucho dinero con eso o sea no sé
no me no me lo creo del todo pero bueno habrá que seguirles el rastro. ¿Recomiendo libros?
No sé que libros recomendaros la verdad. ¿Leo pocos libros? Normalmente no soy una
persona que me siento a leer un libro de Machine Learning como tal sino que prefiero buscar
la información directamente en internet. Bueno creo que vamos a darlo por terminado
ya son las 11 y 40 llevamos una hora y media casi y nada creo que hemos sido bastante hemos
sido 95 todavía hemos superado el récord que hicimos en un directo que eran 110 pero
no está mal no está mal la cifra nada más chicos como he dicho voy a estar 15 días
fuera de vacaciones me pueden seguir en instagram arroba dot ccv me buscan ahí para estar atentos
a lo que comente en instastories volveré de viaje el 2 de septiembre no habrá vídeo
el 2 de septiembre obviamente seguramente haya vídeos sobre el 5 que será cuando publique
el vídeo de noticias de posiblemente lo que ha habido en julio y en agosto
nada me pueden seguir en twitter para estar al día de las tonterías que digo me pueden
seguir aquí en youtube si está aquí es que ya me está siguiendo por dios y nada más
pueden apoyar el canal en patreon la verdad que si eres patreon y en agosto te quieres
tomar unas vacaciones conmigo también te las puedes tomar y desactivar el pago porque obviamente
entiendo que si no subo vídeos tampoco tiene sentido apoyarlo pero que sepas que en septiembre
volvemos y eso que pueden apoyar el canal financieramente la verdad que es una ayuda
que se agradece bastante porque me da cierta flexibilidad como lo que comenté sobre epidemic
sound creo que somos 17 patreons ahora mismo los privilegios de ser patreons son ninguno
simplemente el placer de dar el dinero a este canal y nada más hasta aquí el directo
de hoy como siempre es un placer hablar con ustedes aquí en directo y nada chicos si
me ven por la calle pues me saludan y ya está este es mi consejo para despedirme un saludo
y nos vemos en el próximo vídeo.