¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
Empezar
¿Qué es la inteligencia artificial?
ÍNDICE
¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?
¿Cuáles son las principales tecnologías de inteligencia artificial?
conclusion
subtitulos que aborda este tema
¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la IA?
¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?
¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de aplicaciones de IA?
citas apa
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?
links que te pueden ayudar
gracias
indice
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es el campo de la ciencia de computación dedicado a la resolución de problemas cognitivos asociados comúnmente a la inteligencia humana, como el aprendizaje, la creación y el reconocimiento de imágenes. Las organizaciones modernas recopilan grandes volúmenes de datos de diversos orígenes, como sensores inteligentes, contenido generado por humanos, herramientas de supervisión y registros del sistema. El objetivo de la IA es crear sistemas de autoaprendizaje que deriven significado de los datos. Luego, la IA puede aplicar ese conocimiento para resolver nuevos problemas de manera similar a como lo haría una persona. Por ejemplo, la tecnología de IA puede responder de manera significativa a las conversaciones humanas, crear imágenes y textos originales y tomar decisiones basadas en la entrada de datos en tiempo real
Esto es un párrafo listo para contener creatividad, experiencias e historias geniales.
+INFO
¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?
En el artículo fundamental de Alan Turing de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, consideró si las máquinas podían pensar. En este artículo, Turing acuñó por primera vez el término inteligencia artificial y lo presentó como un concepto teórico y filosófico.
Entre 1957 y 1974, los avances en computación permitieron a las computadoras almacenar más datos y procesarlos más rápido. Durante este periodo, los científicos desarrollaron aún más los algoritmos de machine learning (ML). El progreso en este campo llevó a agencias como la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Defensa (DARPA) a crear un fondo para la investigación de la IA. Al principio, el objetivo principal de esta investigación era descubrir si las computadoras podían transcribir y traducir el lenguaje hablado.
Durante la década de 1980, el aumento del financiamiento disponible y la expansión del conjunto de herramientas algorítmicas que los científicos utilizaron en la IA optimizaron el desarrollo. David Rumelhart y John Hopfield publicaron artículos sobre técnicas de aprendizaje profundo, que demostraron que las computadoras podían aprender de la experiencia
indice
¿Cuáles son las principales tecnologías de inteligencia artificial?
1.
Las redes neuronales de aprendizaje profundo forman el núcleo de las tecnologías de inteligencia artificial. Reflejan el procesamiento que ocurre en el cerebro humano. El cerebro contiene millones de neuronas que trabajan juntas para procesar y analizar la información. Las redes neuronales de aprendizaje profundo utilizan neuronas artificiales que procesan la información en conjunto. Cada neurona artificial, o nodo, utiliza cálculos matemáticos para procesar información y resolver problemas complejos. Este enfoque de aprendizaje profundo puede resolver problemas o automatizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
indice
¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la IA?
Gobernanza de datos
Las políticas de gobernanza de datos deben cumplir con restricciones regulatorias y leyes de privacidad. Para implementar la IA, debe gestionar la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos. Usted es responsable de la protección de los datos y la privacidad de los clientes. Para gestionar la seguridad de los datos, su organización debe tener una idea clara de cómo los modelos de IA utilizan los datos de los clientes e interactúan con ellos en cada capa.
Dificultades técnicas
Entrenar la IA con el machine learning consume enormes recursos. Un umbral alto de potencia de procesamiento es esencial para que las tecnologías de aprendizaje profundo funcionen. Debe tener una infraestructura computacional sólida para ejecutar aplicaciones de IA y entrenar sus modelos. La potencia de procesamiento puede ser costosa y limitar la escalabilidad de los sistemas de IA.
indice
¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?
indice
Amazon CodeGuru Security para detectar, supervisar y corregir vulnerabilidades de código de seguridad
Amazon Fraud Detector para detectar fraude en línea y mejorar los modelos de detección
Amazon Monitron para detectar problemas de infraestructura antes de que se produzcan.
Amazon Rekogniton para automatizar, optimizar y escalar el reconocimiento de imágenes y el análisis de vídeos
Amazon Textract para extraer texto impreso, analizar la escritura a mano y capturar automáticamente los datos de cualquier documento
Amazon Transcribe para convertir voz a texto, extraer información empresarial clave a partir de archivos de vídeo y mejorar los resultados empresariales
Amazon Web Services (AWS) ofrece los servicios, herramientas y recursos más completos para satisfacer sus requisitos tecnológicos de IA. AWS hace que la IA sea accesible para organizaciones de todos los tamaños, de modo que cualquiera pueda crear tecnologías nuevas e innovadoras sin tener que preocuparse por los recursos de infraestructura
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo mejorado con IA es el proceso de utilizar grandes volúmenes de datos para identificar problemas que podrían provocar un tiempo de inactividad en las operaciones, los sistemas o los servicios. El mantenimiento predictivo permite a las empresas abordar los posibles problemas antes de que se produzcan, lo que reduce el tiempo de inactividad y evita las interrupciones.
Supervisión del rendimiento de la aplicación
La supervisión del rendimiento de aplicaciones (APM) es el proceso de utilizar herramientas de software y datos de telemetría para supervisar el rendimiento de las aplicaciones críticas para la empresa. Las herramientas de APM basadas en IA utilizan datos históricos para predecir los problemas antes de que se produzcan.
Procesamiento inteligente de documentos El procesamiento inteligente de documentos (IDP) traduce los formatos de documentos no estructurados en datos utilizables. Por ejemplo, convierte documentos empresariales como correos electrónicos, imágenes y archivos PDF en información estructurada. El IDP utiliza tecnologías de IA como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y la visión artificial para extraer, clasificar y validar datos.
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?
Resolver problemas complejos La tecnología de IA puede utilizar el ML y las redes de aprendizaje profundo para resolver problemas complejos con una inteligencia similar a la humana
indice
Aumente la eficiencia empresarial A diferencia de los humanos, la tecnología de IA puede funcionar 24 horas al día, 7 días a la semana sin disminuir las tasas de rendimiento
Decisiones más inteligentes La IA puede usar el ML para analizar grandes volúmenes de datos más rápido que cualquier ser humano, en comparación.
Automatizar procesos empresariales Puedes entrenar la IA con el ML para que realice tareas de forma precisa y rápida. Esto puede aumentar la eficiencia operativa al automatizar partes de la empresa con las que los empleados tienen dificultades o que consideran aburridas.
CONCLUSIONES
la inteligencia aretificial nos da muchas mejoras de seguridad y de guardado de datos ademas de generar imagenes y apoyar en gtrandes logros hasta hay androides que pueden tener una conversacion con una persona no tan humanada pero puede incluir demaciado en siertos avances
citas apa
¿Qué es la inteligencia artificial? - Explicación de la inteligencia artificial (IA) - AWS. (s. f.). Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/es/what-is/artificial-intelligence/
Corporativa, I. (s. f.). ¿Somos conscientes de los retos y principales aplicaciones de la inteligencia artificial? Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovacion/que-es-inteligencia-artificial
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¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de aplicaciones de IA?
Cuando haces una presentación aburrida solo escuchas los ronquidos de tu público y hay tanto texto que no cabe ni una imagen.
Capa 2: capa de esquemas de ML y algoritmos
Capa 4: capa de aplicación
Capa 1: capa de datos
Capa 3: capa de modelos
La IA se basa en varias tecnologías, como machine learning, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes. Los datos son fundamentales para estas tecnologías, que forman la capa fundamental de la IA. Esta capa se centra principalmente en preparar los datos para las aplicaciones de IA
Cuando haces una presentación aburrida solo escuchas los ronquidos de tu público y hay tanto texto que no cabe ni una imagen.
En la capa de modelos, el desarrollador de la aplicación implementa el modelo de IA y lo entrena utilizando los datos y algoritmos de la capa anterior. Esta capa es fundamental para las capacidades de toma de decisiones del sistema de IA.
Estos son algunos de los componentes clave de esta capa.
La cuarta capa es la capa de aplicación, que es la parte de la arquitectura de IA orientada al cliente. Puede solicitar a los sistemas de IA que completen determinadas tareas, generen información, proporcionen información o tomen decisiones basadas en datos. La capa de aplicación permite a los usuarios finales interactuar con los sistemas de IA.
Los ingenieros crean esquemas de ML en colaboración con expertos en datos para satisfacer los requisitos de casos de uso empresariales específicos. Luego, los desarrolladores pueden usar funciones y clases prediseñadas para construir y entrenar modelos fácilmente. Algunos ejemplos de estos esquemas son TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Estos esquemas son componentes vitales de la arquitectura de la aplicación y ofrecen funcionalidades esenciales para crear y entrenar modelos de IA con facilidad.
links de paginas que te ayudan a comprender mejor este tema
https://www.iberdrola.com/innovacion/que-es-inteligencia-artificial
https://www.europarl.europa.eu/news/es/headlines/society/20200827STO85804/que-es-la-inteligencia-artificial-y-como-se-usa#:~:text=La%20inteligencia%20artificial%20se%20usa,inventario%2C%20procesos%20log%C3%ADsticos%2C%20etc.
Gracias por tu tiempo
aportes de la ia ala humanidad
La aplicación de la inteligencia artificial ayuda no solo a optimizar las rutas tanto en tiempo como en consumo energético; también permite reducir los accidentes en carretera, anticiparse a posibles problemas al predecir la necesidad de mantenimiento del vehículo con antelación, y planificar las rutas de transporte
Presentación de la ia
alexander
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¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?
¿Cuáles son las principales tecnologías de inteligencia artificial?
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¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la IA?
¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?
¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de aplicaciones de IA?
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¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?
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¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es el campo de la ciencia de computación dedicado a la resolución de problemas cognitivos asociados comúnmente a la inteligencia humana, como el aprendizaje, la creación y el reconocimiento de imágenes. Las organizaciones modernas recopilan grandes volúmenes de datos de diversos orígenes, como sensores inteligentes, contenido generado por humanos, herramientas de supervisión y registros del sistema. El objetivo de la IA es crear sistemas de autoaprendizaje que deriven significado de los datos. Luego, la IA puede aplicar ese conocimiento para resolver nuevos problemas de manera similar a como lo haría una persona. Por ejemplo, la tecnología de IA puede responder de manera significativa a las conversaciones humanas, crear imágenes y textos originales y tomar decisiones basadas en la entrada de datos en tiempo real
Esto es un párrafo listo para contener creatividad, experiencias e historias geniales.
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¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?
En el artículo fundamental de Alan Turing de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, consideró si las máquinas podían pensar. En este artículo, Turing acuñó por primera vez el término inteligencia artificial y lo presentó como un concepto teórico y filosófico. Entre 1957 y 1974, los avances en computación permitieron a las computadoras almacenar más datos y procesarlos más rápido. Durante este periodo, los científicos desarrollaron aún más los algoritmos de machine learning (ML). El progreso en este campo llevó a agencias como la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Defensa (DARPA) a crear un fondo para la investigación de la IA. Al principio, el objetivo principal de esta investigación era descubrir si las computadoras podían transcribir y traducir el lenguaje hablado. Durante la década de 1980, el aumento del financiamiento disponible y la expansión del conjunto de herramientas algorítmicas que los científicos utilizaron en la IA optimizaron el desarrollo. David Rumelhart y John Hopfield publicaron artículos sobre técnicas de aprendizaje profundo, que demostraron que las computadoras podían aprender de la experiencia
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¿Cuáles son las principales tecnologías de inteligencia artificial?
1.
Las redes neuronales de aprendizaje profundo forman el núcleo de las tecnologías de inteligencia artificial. Reflejan el procesamiento que ocurre en el cerebro humano. El cerebro contiene millones de neuronas que trabajan juntas para procesar y analizar la información. Las redes neuronales de aprendizaje profundo utilizan neuronas artificiales que procesan la información en conjunto. Cada neurona artificial, o nodo, utiliza cálculos matemáticos para procesar información y resolver problemas complejos. Este enfoque de aprendizaje profundo puede resolver problemas o automatizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
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¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la IA?
Gobernanza de datos Las políticas de gobernanza de datos deben cumplir con restricciones regulatorias y leyes de privacidad. Para implementar la IA, debe gestionar la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos. Usted es responsable de la protección de los datos y la privacidad de los clientes. Para gestionar la seguridad de los datos, su organización debe tener una idea clara de cómo los modelos de IA utilizan los datos de los clientes e interactúan con ellos en cada capa. Dificultades técnicas Entrenar la IA con el machine learning consume enormes recursos. Un umbral alto de potencia de procesamiento es esencial para que las tecnologías de aprendizaje profundo funcionen. Debe tener una infraestructura computacional sólida para ejecutar aplicaciones de IA y entrenar sus modelos. La potencia de procesamiento puede ser costosa y limitar la escalabilidad de los sistemas de IA.
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¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?
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Amazon CodeGuru Security para detectar, supervisar y corregir vulnerabilidades de código de seguridad Amazon Fraud Detector para detectar fraude en línea y mejorar los modelos de detección Amazon Monitron para detectar problemas de infraestructura antes de que se produzcan. Amazon Rekogniton para automatizar, optimizar y escalar el reconocimiento de imágenes y el análisis de vídeos Amazon Textract para extraer texto impreso, analizar la escritura a mano y capturar automáticamente los datos de cualquier documento Amazon Transcribe para convertir voz a texto, extraer información empresarial clave a partir de archivos de vídeo y mejorar los resultados empresariales
Amazon Web Services (AWS) ofrece los servicios, herramientas y recursos más completos para satisfacer sus requisitos tecnológicos de IA. AWS hace que la IA sea accesible para organizaciones de todos los tamaños, de modo que cualquiera pueda crear tecnologías nuevas e innovadoras sin tener que preocuparse por los recursos de infraestructura
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?
Mantenimiento predictivo El mantenimiento predictivo mejorado con IA es el proceso de utilizar grandes volúmenes de datos para identificar problemas que podrían provocar un tiempo de inactividad en las operaciones, los sistemas o los servicios. El mantenimiento predictivo permite a las empresas abordar los posibles problemas antes de que se produzcan, lo que reduce el tiempo de inactividad y evita las interrupciones.
Supervisión del rendimiento de la aplicación La supervisión del rendimiento de aplicaciones (APM) es el proceso de utilizar herramientas de software y datos de telemetría para supervisar el rendimiento de las aplicaciones críticas para la empresa. Las herramientas de APM basadas en IA utilizan datos históricos para predecir los problemas antes de que se produzcan.
Procesamiento inteligente de documentos El procesamiento inteligente de documentos (IDP) traduce los formatos de documentos no estructurados en datos utilizables. Por ejemplo, convierte documentos empresariales como correos electrónicos, imágenes y archivos PDF en información estructurada. El IDP utiliza tecnologías de IA como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y la visión artificial para extraer, clasificar y validar datos.
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?
Resolver problemas complejos La tecnología de IA puede utilizar el ML y las redes de aprendizaje profundo para resolver problemas complejos con una inteligencia similar a la humana
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Aumente la eficiencia empresarial A diferencia de los humanos, la tecnología de IA puede funcionar 24 horas al día, 7 días a la semana sin disminuir las tasas de rendimiento
Decisiones más inteligentes La IA puede usar el ML para analizar grandes volúmenes de datos más rápido que cualquier ser humano, en comparación.
Automatizar procesos empresariales Puedes entrenar la IA con el ML para que realice tareas de forma precisa y rápida. Esto puede aumentar la eficiencia operativa al automatizar partes de la empresa con las que los empleados tienen dificultades o que consideran aburridas.
CONCLUSIONES
la inteligencia aretificial nos da muchas mejoras de seguridad y de guardado de datos ademas de generar imagenes y apoyar en gtrandes logros hasta hay androides que pueden tener una conversacion con una persona no tan humanada pero puede incluir demaciado en siertos avances
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¿Qué es la inteligencia artificial? - Explicación de la inteligencia artificial (IA) - AWS. (s. f.). Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/es/what-is/artificial-intelligence/
Corporativa, I. (s. f.). ¿Somos conscientes de los retos y principales aplicaciones de la inteligencia artificial? Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovacion/que-es-inteligencia-artificial
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¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de aplicaciones de IA?
Cuando haces una presentación aburrida solo escuchas los ronquidos de tu público y hay tanto texto que no cabe ni una imagen.
Capa 2: capa de esquemas de ML y algoritmos
Capa 4: capa de aplicación
Capa 1: capa de datos
Capa 3: capa de modelos
La IA se basa en varias tecnologías, como machine learning, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes. Los datos son fundamentales para estas tecnologías, que forman la capa fundamental de la IA. Esta capa se centra principalmente en preparar los datos para las aplicaciones de IA
Cuando haces una presentación aburrida solo escuchas los ronquidos de tu público y hay tanto texto que no cabe ni una imagen.
En la capa de modelos, el desarrollador de la aplicación implementa el modelo de IA y lo entrena utilizando los datos y algoritmos de la capa anterior. Esta capa es fundamental para las capacidades de toma de decisiones del sistema de IA. Estos son algunos de los componentes clave de esta capa.
La cuarta capa es la capa de aplicación, que es la parte de la arquitectura de IA orientada al cliente. Puede solicitar a los sistemas de IA que completen determinadas tareas, generen información, proporcionen información o tomen decisiones basadas en datos. La capa de aplicación permite a los usuarios finales interactuar con los sistemas de IA.
Los ingenieros crean esquemas de ML en colaboración con expertos en datos para satisfacer los requisitos de casos de uso empresariales específicos. Luego, los desarrolladores pueden usar funciones y clases prediseñadas para construir y entrenar modelos fácilmente. Algunos ejemplos de estos esquemas son TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Estos esquemas son componentes vitales de la arquitectura de la aplicación y ofrecen funcionalidades esenciales para crear y entrenar modelos de IA con facilidad.
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https://www.iberdrola.com/innovacion/que-es-inteligencia-artificial
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aportes de la ia ala humanidad
La aplicación de la inteligencia artificial ayuda no solo a optimizar las rutas tanto en tiempo como en consumo energético; también permite reducir los accidentes en carretera, anticiparse a posibles problemas al predecir la necesidad de mantenimiento del vehículo con antelación, y planificar las rutas de transporte