IAIDS3I0724

Tips para identificar modelos y procedimientos de IA

Modelos de Inteligencia Artificial (IA)Los modelos de Inteligencia Artificial (IA) son estructuras matemáticas y algoritmos diseñados para imitar y ejecutar tareas cognitivas humanas. Estas tareas incluyen, pero no se limitan al reconocimiento de patrones, clasificación, predicción y toma de decisiones. Los modelos de IA aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo a través de un proceso de entrenamiento.

Semana 3

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Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:

Inteligencia Artificial

Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

<- Paleta de colores PRINCIPAL

Preguntade refuerzo

Colores secundarios

Modelos IA

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Pasos para identificar modelos de IA

Redes Neuronales Artificiales (ANN)

Algoritmos de agrupamiento

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Regresión y clasificación

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ANN con múltiples capas que manejan datos complejos. Aplicaciones: Visión por computadora, PLN.

Inspiradas en el cerebro humano, utilizan nodos interconectados. Aplicaciones: Clasificación de imágenes, predicción de series temporales.

Algortimos que aprenden y mejoran con datos. Aplicaciones: Detección de fraudes, análisis de sentimientos.

Predicen valores continuos y categorizan datos. Aplicaciones: Predicción de precios, identificación de objetos.

Encuentran estructuras ocultas en datos no etiquetados. Aplicaciones: Segmentación de clientes, detección de anomalías.

¡A practicar!

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

Procedimientos de IA

Incluyen metodologías y técnicas para diseñar, entrenar y evaluar modelos de IA, asegurando su precisión y aplicabilidad en contextos reales. Estos son esenciales para validar la efectividad de los modelos en aplicaciones prácticas, y comprenden desde la recopilación y preparación de datos hasta la implementación y monitoreo de los modelos en producción. Una correcta aplicación permite obtener soluciones innovadoras y fiables en diversos sectores, mejorando la toma de decisiones y optimizando procesos.

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Preguntade refuerzo

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Colores secundarios

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Procedimientosde IA en 5 pasos

Definir el problemay objetivos

Revisión y selecciónde modelos

Adaptacióny validación

Documentacióny reporte

Monitoreoy optimización

Establecer claramente los objetivos y resultados esperados al resolver el problema con IA

Buscar en fuentes confiables y analizar la literatura para identificar, comparar y seleccionar el modelo más adecuado

Ajustar los modelos a contextos específicos y verificar su efectividad con pruebas y validaciones

Registrar detalladamente los procedimientos y resultados para facilitar la replicabilidad y mejora continua

Implementar sistemas de monitoreo para evaluar y optimizar el rendimiento del modelo en tiempo real

¡A practicar!

Dé clic en "Volver a contestar" si desea responder nuevamente las preguntas.

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

Grupo GEMIS. (2021, febrero 17). Proceso de Implementación de Sistemas Inteligentes – Introducción [video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=QEIc4qsop2k&list= PLliFKT3EY0k0U98ZEQHovegeNvAr-txli&index=1 Pons, C., Pérez, G. y Baum, G. (2022). La Nueva Inteligencia Artificial Conceptos Básicos y Aplicaciones. Anales de La Asociación Química Argentina, 109(372), pp. 9-21. https://host170.sedici.unlp.edu.ar/server/api/core/bitstreams/03a03a14-6abe-41d6-b555 425211bb1b87/content Ramírez Gil, W. A. y Ramírez Gil, C. M. (2023). Programación de Inteligencia Artificial: Curso Práctico. Ra-Ma Editorial. https://www-digitaliapublishing-com.ezproxy.uniminuto. edu/viewepub/?id=129795The Decision Lab. (2024). Modelos de inteligencia artificial. The Decision Lab. https://thedecisionlab.com/es/reference-guide/computer-science/artificial-intelligence models

Referencias:

©UNIMINUTO. Todos los derechos reservados. Todos los derechos de Propiedad Industrial e Intelectual de este material son propiedad exclusiva de la Corporación Universitaria Minuto de Dios.

La IA ha transformado diversos sectores mediante la implementación de modelos avanzados que imitan la cognición humana, estos han permitido desarrollar aplicaciones que mejoran la eficiencia, personalización y toma de decisionesen industrias como salud, finanzas, comercio y marketing, transporte, educación, entretenimiento, seguridady agricultura.

1. Revisa la documentación
2. Examinar el código o el archivodel modelo
3. Analizar los parámetrosy arquitectura
4. Inspeccionar los resultadosy métricas
5. Utilizar herramientas de análisis

Pasos para indentificarmodelos de IA