IA Generativa

Curso: Inteligencia Artificial Generativa en la educación

Mtra . Xochitl Meneses Mendoza

Bienvenido a este curso sobre inteligencia artificial generativa, donde exploraremos los conceptos básicos y app que pueden ser herramientas en el proceso educativo para desarrollar habilidades de pensamiento critico en nuestros alumnos.

Definamos:

Campo que implica máquinas capaces de imitar determinadas funcionalidades de la inteligencia humana, incluidas características como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la interacción lingüística e incluso la producción de trabajos creativos.

UNESCO

1956 John McCarthy Se utiliza por primera vez el término INTELIGENCIA ARTIFICIAL Conferencia de Dartmouth, un evento histórico que reunió a algunos de los mejores científicos de la época para discutir la posibilidad de crear una máquina que pudiera pensar como un ser humano

1952Artur Samuel Software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma.

Inteligencia Artificial

1920 Ciencia Ficción Los robots y las máquinas inteligentes aparecieron por primera vez en la literatura y el cine en esta década

2008, Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones.

Artur Sherbius Ingeniero Aleman desarroló "ENIGMA" en la Primera Guerra Mundial impedia conocer ubicación de las tropas por la codificación de mensajes

1935 Maquina de Turing Una máquina de computación abstracta que consistía en una memoria y un escáner que tenía como tarea identificar y leer una serie de símbolos dispersos en una cinta que se mueve de un lado al otro.

ACTUALMENTE Empresas de todos los sectores utilizan el Deep Learning y el Machine Learning para infinidad de aplicaciones.

Tipos de IA

Aprendizaje profundo (Deep Learning) con reconocimiento de pautas.Sistemas que piensan como humanos

Aprendizaje de máquina (Machine Learning). Sistemas que actúan como humanos

Neuro Computación (Neuro Computing).SIstemas que piensan racionalmente

Anura

Procesamiento de lenguaje SIstemas que piensan racionalmente

Ejemplos de IA

• El vehículo autónomo (vehículos sin conductor).

• La robótica (máquinas para ejecutar tareas físicas).

• El reconocimiento de voz.

• El procesamiento del lenguaje natural (la traducción automática ha sido en lo que más se ha avanzado).

IA Generativa

Gracias

• IBM desarrolló un asistente inteligente que es capaz de manejar más de 5,000 consultas en un sólo día. Utiliza capacidades de aprendizaje cognitivo
• Analizar los datos de reclamos de los clientes
• es capaz de proporcionar más de 1,000 respuestas diferentes y comprender más de 200 preguntas de los clientes.

¿Tienes una idea?

Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!

¡QUIZ!

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Aprendizaje profundo

imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos y la creación de patrones para su uso en la toma de decisiones.

• Reconocimiento facial
• Chat bot

• Cognitive Service Microsoft
• Auto ML

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Machine Learning

Capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. Analizar datos y hacer predicciones utilizando algoritmos y técnicas para programar la máquina para aprender sola y pueda entender, asimilar y, a partir de esto, presentar las respuestas correctas basadas en la exposición de datos a situaciones similares en el futuro. Se utiliza en el diagnóstico de enfermedades, la interpretación de imágenes médicas y acelerar el desarrollo de medicamentos.

• Reconocimiento de imágenes
• Reconocimiento de emociones
• Analizador de tono
• Análisis tipo de personalidad.
• Moderación de imágenes.
• Moderación de texto.

Computación cognitiva

Busca recrear el proceso de pensamiento humano en un modelo informático mediante la comprensión del lenguaje humano y el significado de las imágenes.

Maximizar la eficiencia y la precisión de sus decisiones, sin considerar necesariamente el comportamiento humano.

Imitar y mejorar la intercción entre humanos y máquinas.

Analiza datos muchas veces para encontrar asociaciones y dar significado a datos previamente indefinidos

Planificar políticas educativas para sacar el máximo provecho de la inteligencia artificial en la educación del presente y el futuro. Diseñar nuevos modelos educativos que integren la inteligencia artificial en el desarrollo de mejores servicios, recursos y herramientas educativas para un aprendizaje remoto más personalizado. Velar porque la IA beneficie a los docentes en lugar de reemplazarlos, creando programas que refuercen sus capacidades. Preparar a la próxima generación de profesionales con valores y competencias adecuadas para la vida y el trabajo en la era de la inteligencia artificial.