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README.md

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 <div class="grid lg:grid-cols-3 gap-x-4 gap-y-7">
 	<p class="lg:col-span-3">
-		<strong>Más de 30 años aplicando Big Data e Inteligencia Artificial</strong>
+		<strong>Más de 30 años aplicando Big Data e Inteligencia Artificial. </strong>
         Te ofrecemos soluciones Big Data y técnicas de IA adaptadas a las necesidades de tu negocio para conseguir una ventaja competitiva que produzca beneficios tangibles.
 	</p>
 	<a
-		href="https://huggingface.co/blog/the-partnership-amazon-sagemaker-and-hugging-face"
+		href="https://www.iic.uam.es/noticias/algoritmos-bioinspirados-optimizacion-basada-evolucion-natural/"
 		class="block overflow-hidden group"
 	>
 		<div
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 		</div>
 		<div class="underline">Algoritmos bioinspirados: optimización basada en la evolución natural</div>
 	</a>
-	<a href="https://youtu.be/ok3hetb42gU" class="block overflow-hidden">
+	<a href="https://www.iic.uam.es/noticias/cientifico-ingeniero-arquitecto-de-datos-en-inteligencia-artificial/" class="block overflow-hidden">
 		<img
 			alt=""
 			src="https://www.iic.uam.es/wp-content/uploads/2022/03/ingeniero-de-datos.jpg"
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 		<div class="underline">Científico, ingeniero y arquitecto de datos, ¿quién es quién en Inteligencia Artificial?</div>
 	</a>
 	<a
-		href="https://huggingface.co/docs/sagemaker"
+		href="https://www.iic.uam.es/innovacion/optimizacion-con-computadores-cuanticos/"
 		class="block overflow-hidden group"
 	>
 		<div
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 		<div class="underline">Optimización con computadores cuánticos</div>
 	</a>
 	<div class="lg:col-span-3">
+        <h1 style="color: #9f1700;"> Equipo de trabajo e investigación del IIC </h1>
 		<p class="mb-2">
-			To train Hugging Face models in Amazon SageMaker, you can use the
-			Hugging Face Deep Learning Contrainers (DLCs) and the Hugging Face
-			support in the SageMaker Python SDK.
+			El <b>equipo del IIC</b> lo integramos profesionales <b>altamente cualificados</b>, que formamos un grupo de expertos psicólogos, psicómetras, lingüistas, matemáticos, físicos, informáticos e ingenieros expertos en la creación de modelos y tecnologías Big Data, siempre a disposición de nuestros clientes.
 		</p>
 		<p class="mb-2">
-			The DLCs are fully integrated with the SageMaker distributed training
-			libraries to train models more quickly using the latest generation of
-			accelerated computing instances available on Amazon EC2. With the
-			SageMaker Python SDK, you can start training with just a single line of
-			code, enabling your teams to move from idea to production more quickly.
+			Como <b>puente entre la universidad y las empresas</b> nuestros equipos combinan experiencia y juventud, ya que muchos estudiantes realizan sus prácticas universitarias o sus trabajos de fin de master, grado o postgrado bajo el amparo de convenios de cooperación educativa para el fomento de la innovación.
 		</p>
 		<p class="mb-2">
-			To deploy Hugging Face models in Amazon SageMaker, you can use the
-			Hugging Face Deep Learning Containers with the new Hugging Face
-			Inference Toolkit.
-		</p>
-		<p class="mb-2">
-			With the new Hugging Face Inference DLCs, deploy your trained models for
-			inference with just one more line of code, or select any of the 10,000+
-			models publicly available on the 🤗 Hub, and deploy them with Amazon
-			SageMaker, to easily create production-ready endpoints that scale
-			seamlessly, with built-in monitoring and enterprise-level security.
-		</p>
-		<p>
-			More information: <a
-				href="https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-and-hugging-face-collaborate-to-simplify-and-accelerate-adoption-of-natural-language-processing-models/"
-				class="underline">AWS blog post</a
-			>,
-			<a
-				href="https://discuss.huggingface.co/c/sagemaker/17"
-				class="underline">Community Forum</a
-			>
+			Nuestro equipo destaca por su prontitud en atender requerimientos, la flexibilidad para adaptarse a las necesidades del cliente, la inquietud y la capacidad de aprender.
 		</p>
 	</div>
 </div>