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“Gobernanza europea de la IA: evolución tras el Reglamento de 2025”-01-Primera Conferencia
La inteligencia artificial ya forma parte de nuestra vida académica, profesional y cotidiana. Su impacto plantea preguntas clave sobre innovación, derechos digitales, regulación, ética, privacidad, seguridad y toma de decisiones en entornos cada vez más automatizados. Tras la excelente acogida del ciclo de conferencias celebrado el pasado año sobre inteligencia artificial y Unión Europea, la Universidad de León da continuidad a esta línea divulgativa con una nueva edición: “Gobernanza europea de la IA: evolución tras el Reglamento de 2025”. El ciclo propone un espacio abierto de análisis y debate para comprender cómo está evolucionando la inteligencia artificial en Europa tras la aprobación del Reglamento Europeo de IA, qué implicaciones tiene para la ciudadanía y qué retos plantea para universidades, administraciones públicas, empresas y profesionales. La participación es gratuita y está abierta a toda la comunidad universitaria y a la ciudadanía interesada. Las sesiones serán presenciales, con posibilidad de retransmisión en directo. Primera conferencia del ciclo 👤 Ponente: Fernando Suárez Lorenzo 📅 Fecha: lunes, 22 de junio de 2026 🕥 Horario: 10:30 h 📍 Lugar: Aula Magna de la Facultad de Ciencias Biológicas y Ambientales 💻 Modalidad: presencial, con posibilidad de retransmisión en directo Fernando Suárez Lorenzo es presidente del Consejo General de Ingeniería en Informática, presidente del Colexio Profesional de Enxeñaría en Informática de Galicia y de la Fundación Instituto Internacional de Tecnología y Derecho Digital. Además, desarrolla su actividad profesional como jefe de Informática y Ciberseguridad del Ayuntamiento de Santiago de Compostela y es profesor asociado del área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidade da Coruña. Su intervención ofrecerá una mirada especialmente valiosa sobre los retos actuales de la gobernanza digital, la inteligencia artificial y los derechos digitales, conectando la regulación europea con los desafíos reales que ya están afrontando las instituciones, las administraciones públicas y la sociedad. 👉 Inscripción gratuita: https://forms.gle/vQ6fqba64p7RpcnU9 El ciclo continuará después del verano con nuevas sesiones dedicadas a la ética, la regulación europea, el contexto internacional y las aplicaciones de la inteligencia artificial en ámbitos especializados: 17 de septiembre de 2026, 17:00 h José Vicente Hernández Conde Salón de Actos. Campus de Ponferrada 28 de septiembre de 2026, 17:00 h Ibán García del Blanco Aula Magna de la Facultad de Ciencias Biológicas y Ambientales 8 de octubre de 2026, 17:00 h Lucía Prieto Santamaría Aula Magna de la Facultad de Ciencias Biológicas y Ambientales
Este Animal sin Cerebro de la Naturaleza Ve Mejor que la IA Militar
24 ojos. Cero cerebro. Y aun así ve mejor que un dron militar de un millón de dólares.La naturaleza lo resolvió primero. En Sab3Tudo revelamos la ingeniería biológica detrás de los animales — tecnología que la industria militar y las mayores corporaciones del mundo todavía no logran replicar. En este video vas a entender cómo la medusa caja hace visión por computadora de 360° con 24 ojos reales — algunos con córnea, lente y retina, igual que los tuyos — sin una sola neurona central de mando. Mientras DARPA quemaba millones en su programa Fast Lightweight Autonomy intentando que drones esquivaran árboles solos, este animal de gelatina ya cruzaba manglares oscuros sin tocar nada. El secreto es lo que la ingeniería llama procesamiento "en el borde": cada ojo resuelve su propia imagen antes de mandar la señal adelante. Biomimética pura, y la naturaleza lo hizo gratis. ⏱️ CAPÍTULOS 00:00 El dron de US$1 millón que falló 01:10 Cómo funcionan los 24 ojos (Dan-Eric Nilsson / Lund) 04:00 El dilema de la cámara: por qué "media cámara" no ve nada 06:45 Si lo dominásemos (DARPA, prótesis, robots de rescate) 09:10 El cierre inevitable 🔗 Más de Sab3Tudo: el pavo real que crea color sin pigmento. 👇 Suscríbete. Videos nuevos cada lunes y viernes.——— 🔑 Palabras clave (indexación semántica)ES: medusa caja, medusa avispa de mar, visión por computadora, animal sin cerebro, biomimética, biomimesis, vida marina, naturaleza, ingeniería de la naturaleza, visión 360 grados, chironex fleckeri. EN: box jellyfish, box jellyfish facts, 24 eyes, brainless animal, computer vision, biomimicry, marine life, nature engineering.PT: água-viva caixão, visão computacional, animal sem cérebro, biomimética, natureza, vida marinha. #naturalezard #biomimética #medusacaja AVISO LEGAL: Este video tiene fines educativos, informativos y de entretenimiento. Aunque se basa en investigaciones, datos científicos y teorías existentes, algunas imágenes y escenas presentadas pueden ser recreaciones artísticas o simulaciones digitales (IA/CGI) creadas con fines ilustrativos. El objetivo es facilitar la comprensión de las hipótesis planteadas.
What Is a Large Language Model? (LLMs Explained From Zero)
Try it yourself — the full written explainer and an interactive next-word predictor are here: https://unrote.com/ai/what-is-an-llm/ A large language model sounds mysterious, but underneath it's one simple idea: a giant math function that, given some text, predicts the most likely next chunk of text — then feeds its own guess back in and does it again. That loop, repeated, is the whole engine. This is a build-from-zero explainer. No jargon assumed. We start with the autocomplete on your phone, watch a model generate a sentence one word at a time with real probabilities, and end up understanding why it can sound brilliant and still be confidently wrong. What we cover: - Why an LLM is really just autocomplete, scaled up enormously - Predict, append, repeat — how it writes one token at a time - Why it works in tokens (chunks), not whole words - Where the skill comes from: training on a huge pile of text - Why "Large" matters — billions of parameters - Why it doesn't actually "know" anything, and why that causes hallucinations - Why doing one simple thing well, at scale, ends up looking like intelligence Chapters: 0:00 What a large language model is 0:26 The whole thing in one sentence 0:44 Read the name backwards: L, L, M 1:03 It's autocomplete you already use 1:42 Watch it predict, word by word 2:36 It works in tokens, not words 2:59 Where the skill comes from: training 3:45 Why "Large" matters 4:10 It doesn't know — it predicts 4:33 So why does it feel intelligent? 4:58 Where this goes next 5:21 Recap This is the first video in an AI series on Unrote — modern AI explained from zero, one idea per page. Up next: What Are Tokens? Unrote. Understand it, don't memorize it.
Write Your First AI LLM Call with LangChain & Groq
Here's a YouTube description optimized for beginners, searchability, and engagement: 🚀 Welcome to LangChain for Beginners! In this first video of the series, you'll learn how to make your very first LLM call using LangChain and the Groq API. We'll start with the fundamentals of chat models, understand how messages work, create a ChatGroq model, send prompts to an LLM, and inspect the response returned by the model. By the end of this tutorial, you'll understand the core interaction pattern used throughout LangChain: Messages → Model → Response 📚 What You'll Learn: ✅ What a chat model is ✅ SystemMessage vs HumanMessage ✅ How to connect LangChain to Groq ✅ Creating your first ChatGroq model ✅ Using invoke() to call an LLM ✅ Understanding AIMessage responses ✅ Exploring response metadata and token usage 🔗 Code Covered: • Loading environment variables with python-dotenv • Creating a ChatGroq model • Building conversations with messages • Making your first LLM request • Reading model responses This video is part of the LangChain for Beginners series, where we'll gradually build toward prompt templates, chains, LCEL, embeddings, RAG applications, tools, and AI agents. ⏱️ Chapters 00:00 Introduction 00:45 How Chat Models Work 02:10 Loading Environment Variables 03:15 Creating a ChatGroq Model 05:20 Understanding Messages 07:40 Invoking the Model 09:15 Reading Responses 10:30 Response Metadata Explained 12:00 Recap 💡 If you found this video helpful, consider liking the video and subscribing for more AI Engineering, LangChain, RAG, Agentic AI, and LLM tutorials. #LangChain #LLM #AIEngineering #GenerativeAI #Python #Groq #AIAgents #MachineLearning #ArtificialIntelligence #RAG #PromptEngineering
How AI Applications Actually Work (ChatGPT, APIs, RAG & AI Agents Explained) part 1
AI Security Engineering - Module 3 In this session, we explore Real-World AI Application Architecture and understand how modern AI systems are built using Chatbots, APIs, RAG (Retrieval Augmented Generation), Vector Databases, AI Agents, and LLMs. Topics Covered: ✅ Chatbot Architecture ✅ AI APIs Explained ✅ RAG Architecture ✅ Vector Databases ✅ AI Agents ✅ LLM Workflows ✅ Real-World AI Security Concepts 🎓 AI Security Engineering: LLM Hacking & Prompt Injection Course 🔗 Join Now: https://learn.hacklearnraj.in/courses/858372 📚 Complete Syllabus: https://www.hacklearnraj.in/2025/12/ai-security-engineering-llm-hacking.html 📱 WhatsApp Support: +91 9341127976 +91 8085962455 #AISecurity #LLMSecurity #PromptInjection #AIRedTeaming #AIAgents #RAG #CyberSecurity #EthicalHacking #ArtificialIntelligence #HackLearn
✅ How Transformers Work - Attention Explained Step by Step | Chapter 06
How do transformers actually work inside an LLM? This video breaks down the full transformer architecture - attention, encoder vs decoder, and next-token prediction - in plain English, no scary math required. Transformers are the secret sauce behind GPT, Claude, and every frontier model. By the end of this video you'll be able to look at the "Attention Is All You Need" diagram and understand exactly what every block does and why it's there. ===== In this video, you will learn ===== • The one big idea behind attention (the "I left my phone on the bank" example) • Encoder vs decoder - and why GPT and Claude use only the decoder • How multi-head attention splits 768 dimensions into 12 heads • Query, Key and Value explained with a networking + Google search analogy • What the feed forward layer, residual connections and layer norm really do • How the output head turns a vector into the next token (logits + softmax) • What causal masking, the generation loop, KV cache and TTFT mean This is Part 06 of the GenAI Fundamentals series - for data engineers, developers, and anyone learning how AI language models actually work. Watch the tokenization + vector embeddings video first if you haven't already. ===== Chapters ===== 00:00 What is a Transformer? (Attention Is All You Need) 02:07 Recap - Tokens, Embeddings and Dimensions 03:06 Why Transformers are Math Machines (Matrix Multiplication) 04:37 The One Big Idea Behind Attention 07:30 Encoder vs Decoder - What's the Difference? 10:57 Why GPT and Claude Use Only the Decoder 12:40 The 3 Families of Models (BERT, GPT, Transformer) 13:25 The Big Picture - Embedding, Blocks, Output Head 16:12 Inside a Single Transformer Block 18:53 What is Layer Normalization? 20:11 How Attention Works? 23:21 What is Multi-Head Attention? 26:02 Query, Key and Value Explained 28:44 The Attention Math - Scores and Softmax 34:30 What is the Feed Forward Layer? 38:36 The Output Head - From Vector to Next Token 39:04 What is Causal Masking? 43:36 The Generation Loop 44:13 What is KV Cache and TTFT? 45:55 Reading the "Attention Is All You Need" Diagram 48:00 Recap and What's Next (Prompt Engineering) Tokenization and Word Embedding Video - https://youtu.be/JyaAmvsel9w ===== Other Playlists ===== Checkout all other playlists on Data Engineering 👇🏻 https://www.youtube.com/@easewithdata/playlists ===== GitHub Repo ===== https://github.com/subhamkharwal https://github.com/subhamkharwal/genai-for-data-engineers ===== Connect with ME ===== LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/subhamkharwal Medium - https://subhamkharwal.medium.com ===== References ===== Jay Alammar - https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 3Blue1Brown - https://www.3blue1brown.com/lessons/attention/ ===== Hashtags ===== #Transformers #AttentionIsAllYouNeed #LLM #GenerativeAI #genai #dataengineering #neuralnetworks #machinelearning
China pushes humanoid robots from demonstrations to real-world deployment
China has set an ambitious target that requires humanoid robots and related key products to be routinely deployed in real-world scenarios in less than six months. The country shipped around 17,000 humanoid robots in 2025, produced by more than 140 companies. __________________ ShanghaiEye focuses on producing top-quality contents. Nobody knows SHANGHAI better than us. Please subscribe to us ☻☻☻ __________________ For more stories, please click ■ What's up today in Shanghai, the most updated news of the city https://www.youtube.com/playlist?list=PLeyl7CQ2A5MNjpE4hspSVry8dR555getN ■ Amazing Shanghai, exploring the unknown corners of the city, learning the people, food and stories behind them https://www.youtube.com/playlist?list=PLeyl7CQ2A5MMVTWr-zIXjsS4hhSQPmyes ■ What Chinese people's lives are like during the post COVID-19 period https://www.youtube.com/playlist?list=PLeyl7CQ2A5MPrPTmIirpfgETu6VKVESXe ■ Views of foreign scholars on China and its affairs https://www.youtube.com/playlist?list=PLeyl7CQ2A5MO9ua_nSK6slRPdUl-ovjRe ■ Foreign faces in Shanghai, people living in this city sharing their true feelings https://www.youtube.com/playlist?list=PLeyl7CQ2A5MP0vJDSw23_1MCPJhAfGbiG ■ Mini-docs showing why China is the country it is today https://www.youtube.com/playlist?list=PLeyl7CQ2A5MOreRu2AbZ3ziIUyCcdBLwX __________________ ☎Leave us messages if you have any suggestions or questions! Thank you!
5 Next Big Careers No One Is Talking About Yet | SUNAND SHARMA @CareersTalk
There’s a lot of fear around Artificial Intelligence (AI) replacing jobs, but the reality is more nuanced. Instead of simply taking over careers, AI is reshaping the job market and making certain roles more valuable than ever. In this video, we break down 5 future-proof career paths that will actually survive AI in 2026 and beyond—where AI is not your replacement, but your most powerful tool. You’ll learn: Which jobs are most resistant to AI automation Why AI is increasing demand for certain careers Real-world salary potential and future scope How tools like AI agents, generative AI, and automation platforms (like n8n) are changing work Skills you need to stay relevant in the AI-driven job market We also explore the future of work in 2030, including how AI automation, AI agents, and tools like Claude AI and generative AI are reshaping industries across the world, especially in India and global tech markets. If you’re planning your career, switching fields, or just trying to understand where AI is heading, this video will give you a clear roadmap AI jobs, future of AI, AI careers, AI automation jobs, AI proof careers, AI proof skills, generative AI, AI agents, future of work 2030, artificial intelligence future scope in India, how to survive AI, AI job trends, n8n AI agent, n8n web scraping, Claude AI, AI tools, tech careers 2026 #AI #FutureOfWork #AICareers #AIJobs #ArtificialIntelligence #Automation #CareerAdvice #GenerativeAI #AITools #FutureJobs
Mientras tú mirabas ChatGPT, China armó un ejército de robots en silencio.
¿Sabías que el 90% de todos los robots humanoides producidos en el mundo en 2025 provienen de un solo país? Mientras Occidente desarrolla inteligencia artificial y software de vanguardia, China construyó silenciosamente el dominio físico de la robótica global — los motores, los actuadores, los reductores armónicos y los imanes de neodimio que le dan vida a cada máquina. En este video analizamos: → Por qué una sola empresa planea desplegar 20,000 robots en sus fábricas en 2026 → Cómo el robot VTEC Walker S2 cambia su propia batería y trabaja ininterrumpidamente → Por qué sin componentes chinos, el Optimus de Tesla pasaría de $46,000 a $131,000 → El primer marco nacional de estandarización robótica del mundo y lo que significa para la competencia global → La asimetría estructural que podría definir la economía industrial de esta década La era de la inteligencia artificial física ya llegó — y el reloj no para. 🔔 Suscríbete para análisis profundos sobre tecnología, geopolítica y el futuro económico global. #China #ChinaIA #RobóticaChina #China2026 #ChinaNoticias #RobotsHumanoides #InteligenciaArtificial #ChipChina #Semiconductores #GeopolíticaTech #FuturoIndustrial #AutomatizaciónChina #TecnologíaChina #IAChina #ManufacturaChina #ChinaTech #IA2026 #RobotHumanoide #ChinaEconomía #TierrasRaras
Depredador: Tierras salvajes (2025) Película Completa en Español | Datos & Explicación
Depredador: Tierras salvajes (2025) Película Completa en Español | Datos & Explicación Reseñas de películas, análisis cinematográfico y crítica de cine en español latino. Crismery RD es tu destino para el cine explicado en profundidad. En Crismery RD desglosamos películas completas: suspenso, terror, romance, acción, drama, ciencia ficción, thriller y cine independiente. Análisis detallados de estrenos 2025 y 2026, joyas del cine clásico, películas explicadas escena por escena, finales explicados y las mejores críticas cinematográficas en español latino. ¿Quieres saber qué pasó realmente al final de esa película que no entendiste? ¿Buscas un análisis completo antes de decidir si vale la pena verla? ¿Te fascina descubrir los simbolismos ocultos, la psicología de los personajes y los mensajes que el director quiso transmitir? Crismery RD es tu canal. 🎬 Películas explicadas en español latino 🎥 Análisis completo de estrenos y clásicos del cine 🌎 Reseñas semana a semana: Hollywood, Asia, Europa y Latinoamérica 📽️ Finales explicados, teorías y secretos del cine 🏆 Cobertura de premios: Oscar, Cannes, Globos de Oro y más Suscríbete a Crismery RD y únete a la comunidad que ama el cine de verdad. #PelículasExplicadas #ReseñaDePelículas #AnálisisDeCine #CineEnEspañol #CríticaDeCine #Estrenos2026 #FinalesExplicados #PelículasLatino #CineHollywood #MejoresPelículas
Las normas de Europa para los robots
La Resolución del Parlamento Europeo de 2017 sentó las bases del Derecho civil sobre robótica e inteligencia artificial. En este video te explico, en lenguaje claro para abogados y profesionales del derecho, qué propone Europa sobre responsabilidad, "personalidad electrónica" y regulación de los robots, y por qué marca el camino hacia la actual Ley de IA de la Unión Europea. Suscríbete para más análisis de IA y Derecho: prompts, herramientas y novedades regulatorias. #InteligenciaArtificial #DerechoYTecnologia #IAlegal #LegalTech #RegulacionIA #Robotica