INTELIGENCIA ARIFICIAL

La inteligencia artificial ha pasado por muchos ciclos de exageración, pero incluso para los escépticos, el lanzamiento de ChatGPT parece marcar un punto de inflexión. La última vez que la IA generativa fue tan importante, los avances se produjeron en la visión por computadora, pero el salto se produce en el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Hoy en día, la IA generativa puede aprender y sintetizar no solo el lenguaje humano sino también otros tipos de datos, como imágenes, vídeos, códigos de software e incluso estructuras moleculares.Las aplicaciones para la IA crecen cada día. Pero a medida que se dispara el revuelo en en torno al uso de herramientas de IA en las empresas, las conversaciones sobre la ética de la IA y la IA responsable se vuelven de vital importancia. Para obtener más información sobre la posición de IBM en estos temas, lea Generar confianza en la IA.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS...........

IV

CONCLUSIÓN.................

III

DESARROLLO.................

II

OBJETIVO.......................

INTRODUCCIÓN............

ÍNDICE

¿QUE ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad que tienen artilugios* artificiales -como un ordenador o un robot- para realizar tareas asociadas a la inteligencia humana como la capacidad de calcular, memorizar datos, comprender significados y hasta jugar ajedrez. sin embargo, aún no hay programas que puedan igualar la mente humana en ámbitos que requieran procesos que no sean cotidianos como la creatividad o el razonamiento por sí mismos.la Inteligencia Artificial tuvo su primera aparición en 1950 con Alan Turing y su test (el test de turing). Este consistía en poner a interactuar a una maquina con un persona. Si la máquina podía mantener la conversación sin que el humano se diera cuanta, esta era inteligente.*Mecanismo, artefacto, sobre todo si es de cierta complicación. Usado más en sentido despectivo.

INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial ha pasado por muchos ciclos de exageración, pero incluso para los escépticos, el lanzamiento de ChatGPT parece marcar un punto de inflexión. La última vez que la IA generativa fue tan importante, los avances se produjeron en la visión por computadora, pero el salto se produce en el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Hoy en día, la IA generativa puede aprender y sintetizar no solo el lenguaje humano sino también otros tipos de datos, como imágenes, vídeos, códigos de software e incluso estructuras moleculares.Las aplicaciones para la IA crecen cada día. Pero a medida que se dispara el revuelo en en torno al uso de herramientas de IA en las empresas, las conversaciones sobre la ética de la IA y la IA responsable se vuelven de vital importancia. Para obtener más información sobre la posición de IBM en estos temas, lea Generar confianza en la IA.

La inteligencia artificial, o IA, es tecnología que permite que las computadoras simulen la inteligencia humana y las capacidades humanas de resolución de problemas. Por sí sola o combinada con otras tecnologías (por ejemplo, sensores, geolocalización, robótica), la IA puede realizar tareas que de otro modo requerirían inteligencia o intervención humana. Los asistentes digitales, la guía por GPS, los vehículos autónomos y las herramientas de inteligencia artificial generativa (como Chat GPT de Open AI) son solo algunos ejemplos de inteligencia artificial en las noticias diarias y en nuestra vida cotidiana. Como campo de la informática, la inteligencia artificial abarca (y a menudo se menciona junto con) el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Estas disciplinas implican el desarrollo de algoritmos de IA, modelados a partir de los procesos de toma de decisiones del cerebro humano, que pueden "aprender" de los datos disponibles y realizar clasificaciones o predicciones cada vez más precisas con el tiempo.

DESARROLLO

IMAGENES CREADAS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

IMÁGENES DE IA

MITIGAR LA ACTIVIDAD COGNITIVA HUMANA

OBJETIVO

Visión artificial Esta tecnología de IA permite que las computadoras y los sistemas deriven información significativa a partir de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y con base en esas entradas, pueden tomar medidas. Esta capacidad de proporcionar recomendaciones la distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes. Gracias a las redes neuronales convolucionales, la visión por ordenador tiene aplicaciones en el etiquetado de fotos en las redes sociales, la obtención de imágenes radiológicas en la sanidad y los coches autónomos en la industria automovilística. Vea cómo ProMare utilizó IBM Maximo para marcar un nuevo rumbo en las investigaciones oceánicas con nuestro caso práctico.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

LETICIA CANDELERO GARCÍA.

Muchas Gracias

JUEGO MEMORIA

Pasa el ratón por encima de las cajas para memorizar en dónde está cada imagen

¡Ya estoy list@!