Aprendizaje Profundo
Presentación
Danna Rios Ramirez Grado: 9-1 Docente: Luciana Gaviria
Índice
Explicacion del tema
Ejemplos
Relacion con las areas
Conclucion personal
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning en inglés, es una técnica dentro del campo de la inteligencia artificial que se enfoca en entrenar algoritmos y modelos computacionales para procesar y aprender de grandes cantidades de datos. El objetivo principal del aprendizaje profundo es emular el funcionamiento del cerebro humano en términos de reconocimiento y comprensión de patrones complejos.
https://satecblog.files.wordpress.com/2018/04/deep-learning-3.jpg?w=748
Aprendizaje profundo en la educacion
El aprendizaje profundo educativo es una aplicación del aprendizaje profundo en el ámbito de la educación. Consiste en utilizar técnicas y algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como para desarrollar sistemas educativos más personalizados y adaptativos.
https://datascientest.com/es/wp-content/uploads/sites/7/2020/12/1.jpg
Ejemplos del aprendizaje profundo
1. Evaluación automatizada: Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar respuestas de estudiantes y evaluar automáticamente su desempeño en tareas específicas, proporcionando retroalimentación inmediata y precisa.
2. Detección de emociones: El aprendizaje profundo puede ser usado para identificar y analizar las emociones de los estudiantes durante el proceso de aprendizaje, lo cual puede contribuir a brindar un apoyo emocional adecuado y adaptado.
https://victoryepes.blogs.upv.es/files/2020/09/Presentacion1.jpg
3. Modelado del conocimiento: Mediante el análisis de datos generados por estudiantes, el aprendizaje profundo puede construir modelos del conocimiento, es decir, representaciones estructuradas de conceptos y relaciones que ayudan a comprender mejor cómo los estudiantes adquieren y organizan información.
+ info
Relacion de el aprendizaje profundo con las matemáticas, tecnología, artes y ciencias.
Matemáticas: El aprendizaje profundo utiliza muchos conceptos y métodos matemáticos, como álgebra lineal, cálculo y estadísticas, para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático. Los algoritmos y modelos utilizados en el aprendizaje profundo se basan en principios matemáticos sólidos para realizar tareas como clasificación, regresión y reconocimiento de patrones.
https://www.iberdrola.com/documents/20125/40126/Deep_Learning_746x419.jpg/6f72011f-444c-bbfc-9d43-659d463a22c3?t=1626932434616
Relacion de el aprendizaje profundo con tecnología.
Tegnología: El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de manera autónoma a partir de grandes cantidades de datos. Esta tecnología ha avanzado considerablemente en los últimos años y se utiliza en diversas aplicaciones, como reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes, traducción automática, vehículos autónomos y sistemas de recomendación.
https://d29jy8ovkd5kcx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2021/11/29093432/44.jpg
Relacion de el aprendizaje profundo con las artes
Artes: El aprendizaje profundose puede utilizar para crear obras de arte generadas por inteligencia artificial, como pinturas, música o composiciones literarias. También se puede aplicar en el campo del diseño gráfico y la creación de efectos visuales en películas y videojuegos. Además, el aprendizaje profundo se utiliza para analizar y entender las preferencias y tendencias artísticas, lo que puede ayudar a los artistas a tomar decisiones creativas más informadas.
https://img.freepik.com/fotos-premium/cabeza-humana-conciencia-aprendizaje-profundo-aprendizaje-automatico-e-inteligencia-artificial_616159-409.jpg?w=2000
Relacion de el aprendizaje profundo con las ciencias.
Ciencias: El aprendizaje profundo se utiliza en diversas ramas de las ciencias para analizar datos complejos y extraer información significativa. Por ejemplo, en la astronomía, se puede utilizar para analizar imágenes y detectar nuevos objetos celestes. En la biología, se puede aplicar para analizar secuencias de ADN y predecir estructuras proteicas. En la medicina, se utiliza para diagnosticar enfermedades y desarrollar tratamientos personalizados basados en datos médicos.
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¡Gracias!
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Danna Ramirez
Created on October 14, 2023
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Aprendizaje Profundo
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Danna Rios Ramirez Grado: 9-1 Docente: Luciana Gaviria
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Explicacion del tema
Ejemplos
Relacion con las areas
Conclucion personal
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning en inglés, es una técnica dentro del campo de la inteligencia artificial que se enfoca en entrenar algoritmos y modelos computacionales para procesar y aprender de grandes cantidades de datos. El objetivo principal del aprendizaje profundo es emular el funcionamiento del cerebro humano en términos de reconocimiento y comprensión de patrones complejos.
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Aprendizaje profundo en la educacion
El aprendizaje profundo educativo es una aplicación del aprendizaje profundo en el ámbito de la educación. Consiste en utilizar técnicas y algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como para desarrollar sistemas educativos más personalizados y adaptativos.
https://datascientest.com/es/wp-content/uploads/sites/7/2020/12/1.jpg
Ejemplos del aprendizaje profundo
1. Evaluación automatizada: Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar respuestas de estudiantes y evaluar automáticamente su desempeño en tareas específicas, proporcionando retroalimentación inmediata y precisa.
2. Detección de emociones: El aprendizaje profundo puede ser usado para identificar y analizar las emociones de los estudiantes durante el proceso de aprendizaje, lo cual puede contribuir a brindar un apoyo emocional adecuado y adaptado.
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3. Modelado del conocimiento: Mediante el análisis de datos generados por estudiantes, el aprendizaje profundo puede construir modelos del conocimiento, es decir, representaciones estructuradas de conceptos y relaciones que ayudan a comprender mejor cómo los estudiantes adquieren y organizan información.
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Relacion de el aprendizaje profundo con las matemáticas, tecnología, artes y ciencias.
Matemáticas: El aprendizaje profundo utiliza muchos conceptos y métodos matemáticos, como álgebra lineal, cálculo y estadísticas, para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático. Los algoritmos y modelos utilizados en el aprendizaje profundo se basan en principios matemáticos sólidos para realizar tareas como clasificación, regresión y reconocimiento de patrones.
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Relacion de el aprendizaje profundo con tecnología.
Tegnología: El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de manera autónoma a partir de grandes cantidades de datos. Esta tecnología ha avanzado considerablemente en los últimos años y se utiliza en diversas aplicaciones, como reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes, traducción automática, vehículos autónomos y sistemas de recomendación.
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Relacion de el aprendizaje profundo con las artes
Artes: El aprendizaje profundose puede utilizar para crear obras de arte generadas por inteligencia artificial, como pinturas, música o composiciones literarias. También se puede aplicar en el campo del diseño gráfico y la creación de efectos visuales en películas y videojuegos. Además, el aprendizaje profundo se utiliza para analizar y entender las preferencias y tendencias artísticas, lo que puede ayudar a los artistas a tomar decisiones creativas más informadas.
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Relacion de el aprendizaje profundo con las ciencias.
Ciencias: El aprendizaje profundo se utiliza en diversas ramas de las ciencias para analizar datos complejos y extraer información significativa. Por ejemplo, en la astronomía, se puede utilizar para analizar imágenes y detectar nuevos objetos celestes. En la biología, se puede aplicar para analizar secuencias de ADN y predecir estructuras proteicas. En la medicina, se utiliza para diagnosticar enfermedades y desarrollar tratamientos personalizados basados en datos médicos.
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