INTELIGENCIA ARTIFICIAL

"La IA se refiere a la capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para realizar tareas que, normalmente, requieren inteligencia humana. Fuentes: McCarthy, J. (1955).

Tristan Rivera Magdalena Yesenia 174702 CNG III Filosofía y Valores ITI

Inteligencia Artificial

Sección 4: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) Procesamiento de lenguaje natural: Cómo las máquinas comprenden y generan lenguaje humano. Detección de intenciones: Cómo las máquinas identifican lo que un usuario intenta comunicar. Aplicaciones de NLP: Ejemplos como chatbots, traducción automática y análisis de sentimientos.

Sección 3: Aprendizaje Automático

Redes neuronales: inspiradas en el cerebro, se usan en reconocimiento de voz, visión por computadora y más, ya que aprenden de datos. Aprendizaje supervisado y no supervisado: El aprendizaje supervisado usa datos etiquetados para predicciones precisas, mientras que el no supervisado busca patrones en datos sin etiquetas. Aplicaciones del aprendizaje automático:El aprendizaje automático se utiliza en fraudes financieros, recomendaciones en línea y logística para mejorar la precisión de las máquinas con más datos y experiencia.

Fuentes: Kurzweil, R. (1990); Nilsson, N. J. (1998).

Sección 2: Tipos de Inteligencia Artificial

IA física: robots y automóviles autónomos IA de procesamiento de lenguaje natural: comprensión y generación de lenguaje humano IA de aprendizaje automático: capacidad para aprender de los datos Fuentes: Minsky, M. (1967); Russell, S. J. y Norvig, P. (1995).

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Fuentes: Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). "Artificial Intelligence: A Modern Approach." Pearson. Bishop, C. M. (2006). "Pattern Recognition and Machine Learning." Springer. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A., & Bengio, Y. (2016). "Deep Learning." MIT Press.

Sección 6: Ética y Responsabilidad en la IA Desafíos éticos en la IA: Discusión sobre temas como la privacidad de los datos, la discriminación algorítmica y la toma de decisiones sesgada. Responsabilidad en la IA: La importancia de desarrollar y utilizar la IA de manera responsable y ética.

Sección 8: Aprendizaje

Sección 7: Futuro de la Inteligencia Artificial

Tendencias futuras: Exploración de áreas emergentes como la IA cuántica, la IA ética y la IA en la medicina. Impacto futuro: Cómo la IA podría influir en la sociedad y la economía en los próximos años.

Sección 5: Visión por Computadora

Visión por computadora: Cómo las máquinas analizan y comprenden imágenes y videos. Detección de objetos: Cómo las máquinas pueden identificar y rastrear objetos en una imagen o video. Aplicaciones en vehículos autónomos y seguridad: Ejemplos de uso en la industria automotriz y la vigilancia.