Inteligencia Artificial

Inteligencia artificial

Soy un subtítulo genial, ideal para dar más contexto sobre el tema que vas a tratar

¡Vamos!

Índice

¿Que es la inteligencia artificial?

Modelos de entrenamiento

Casos prácticos de inteligencia artificial

¿Cómo se originó?

Noticias

¿Cuales son los tipos?

FUTURO

¿QUÉ ES LA IA Y COMO SE ORIGINÓ?

La inteligencia artificial es una rama de la computación que busca simular la inteligencia humana en una máquina. Los sistemas de inteligencia artificial funcionan con algoritmos. Su origen es desde al menos el siglo I a.C., los humanos se han planteado la posibilidad de crear máquinas que imiten al cerebro humano.

TIPOS de ia

Memoria limitada

Teoría de la mente

Máquinas reactivas

Ver

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Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano.

Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento.

IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria no puede aprender con datos nuevos.

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modelos de entrenamiento

El aprendizaje supervisado

Es un modelo para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado

Es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados. A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos.

El aprendizaje por refuerzo

Es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como “aprender haciendo”. Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado.

Casos prácticos de inteligencia artificial

Ayuda virtual para clientes

Detección del fraude

• Los centros de llamadas usan VCA para

predecir y responder a las consultas de los clientes sin interacción humana.

• El reconocimiento de voz, es el primer punto de interacción en una consulta al servicio al cliente.
• En las consultas de mayor dificultad se redirigen a una persona con la que se pueda interactuar directamente.

• El sector de servicios financieros utiliza la inteligencia artificial de dos formas diferentes.
• La clasificación inicial de aplicaciones

de crédito utiliza la IA para saber cuál es la capacidad crediticia.

• Para supervisar y detectar las transacciones

de tarjeta fraudulentas al realizar los pagos en tiempo real se necesitan motores de IA más avanzados.

NOTICIA: El día en el que la inteligencia artificial no necesitó al ser humano= cómo gestionar una revolución que ya ha comenzado

• Herramientas como Auto GPT permiten a la inteligencia artificial tomar sus propias decisiones en beneficio de la empresa

La era de la inteligencia artificial ha comenzado. Así lo daba a conocer Bill Gates el pasado mes de marzo donde aseguraba que la llegada de aplicaciones como ChatGPT estaban asentando las bases de una nueva revolución tecnológica. A día de hoy podemos pedirle a Chat GPT que nos escriba un texto determinado, A Midjourney que ilustre dicho contenido con una imagen creada A Frase.io que nos de las claves para optimizar nuestro contenido en Internet y A Ocoya que nos distribuya este proyecto a través de las redes sociales

EN EL FUTURO...

Las tecnologías inteligentes no solo están cambiando nuestros hogares. Se están abriendo camino en muchas industrias y están irrumpiendo en el lugar de trabajo. La Inteligencia Artificial en el futuro más cercano tiene el potencial de mejorar la productividad, la eficiencia y la precisión en una organización.

¿QUÉ ES EL BIG DATA?

• El Big Data son el conjunto de tecnologías que han sido creadas para recopilar, analizar y gestionar los datos que generan los usuarios de Internet. Su idea es la de recopilar los datos masivos que son generados en "bruto", y procesarlos para identificar patrones u otro tipo de comportamientos que puedan ayudar a sectores concretos.

¿PARA QUE SIRVE?

• Sirve para que una empresa o sector conozca los comportamientos generales de sus usuarios, y pueda intentar sacar ventaja o provecho de ellos.

Prácticamente, podríamos decir que cualquier sector o servicio con usuarios online puede sacar provecho de analizar los comportamientos masivos.