TinyML permite ejecutar inteligencia artificial en dispositivos muy pequeños, como sensores y microcontroladores, sin necesidad de conexión a internet. Esto mejora la privacidad, la velocidad y el consumo energético, haciéndolo ideal para salud, agricultura y hogares inteligentes. Solo se necesita hardware económico como Arduino o ES...
El enfoque de las 5S aplicado al desarrollo de software, inspirado en la metodología japonesa de organización, propone cinco principios clave para escribir código limpio: organización (Seiri), sistematización (Seiton), limpieza (Seiso), estandarización (Seiketsu) y disciplina (Shitsuke). Cada uno apunta a mantener un entorno de traba...
Los punteros en un contexto de programación son variables que tienen un comportamiento especial, de tal manera que su objetivo es guardar posiciones de memoria para acceder al valor de estos, además, de esta manera se puede optimizar el consumo de recursos en un programa, evitando redundancia de declaración de datos, sin embargo, un ...
La inteligencia artificial puede dividirse en dos tipos: la IA débil, que realiza tareas específicas y es la que usamos hoy en día, y la IA fuerte, una inteligencia similar a la humana que aún es teórica. Conocer estas diferencias nos permite entender mejor qué puede hacer la IA ahora y hacia dónde podría avanzar en el futuro....
Figma se ha vuelto clave en el desarrollo de software por su enfoque colaborativo, que une a diseñadores, desarrolladores y equipos de producto en un mismo entorno. El uso de mockups permite alinear expectativas, validar ideas y evitar errores, mejorando la eficiencia y calidad del producto. Más allá del diseño visual, Figma facilita...
Aunque el desarrollo web y móvil domina el mercado, el desarrollo de escritorio sigue siendo relevante en muchos sectores especializados. Su vigencia depende del tipo de aplicación, del usuario final y del entorno técnico. Hoy en día, con herramientas como Electron, Tauri o .NET MAUI, es posible crear aplicaciones modernas, potentes ...
La IA distribuida permite entrenar modelos colaborativamente en múltiples dispositivos, preservando la privacidad y reduciendo costos de transferencia. Técnicas como el aprendizaje federado impulsan aplicaciones reales en móviles y salud, aunque enfrentan desafíos técnicos y de seguridad. Este enfoque está revolucionando el aprendiza...