M1_IAYGF

Seminario

y Gobierno del Futuro

Inteligencia Artificial

Empezar

1.2.2. Redes neuronales y aprendizaje profundo (Deep Learning).

1.2.1 Algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).

1.2. Principios y Tecnologías Clave.

1.1.2. Historia y evolución de la IA.

1.1.1. Definición y tipos de IA: IA débil vs IA fuerte.

1.1. Conceptos Fundamentales de la IA.

1. Introducción a la Inteligencia Artificial.

Índice

Introducción a la Inteligencia Artificial

Módulo I

La inteligencia artificial (IA) es una disciplina de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas, que normalmente requieren inteligencia humana.

Introducción a la Inteligencia Artificial

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Introducción a la Inteligencia Artificial

La IA se ha convertido en una parte integral de la vida moderna, impulsando innovaciones en diversas industrias.

Conceptos Fundamentales de la IA

La inteligencia artificial se define como : "La capacidad de una máquina para imitar comportamientos inteligentes".

Conceptos Fundamentales de la IA

Conceptos Fundamentales de la IA

Estos comportamientos incluyen el aprendizaje, la resolución de problemas, y la adaptación a nuevas situaciones.

Conceptos Fundamentales de la IA

El término fue acuñado por John McCarthy en 1956, y desde entonces, ha evolucionado para abarcar una amplia gama de tecnologías y aplicaciones.

Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en la estructura del cerebro humano.

Conceptos: Redes Neuronales Artificiales

Conceptos: Redes Neuronales Artificiales

Están compuestas por nodos interconectados (neuronas), que trabajan juntos para procesar información y realizar tareas complejas.

Conceptos: Redes Neuronales Artificiales

Las redes neuronales profundas, o deep learning, utilizan múltiples capas de neuronas para extraer características y representar datos a niveles de abstracción cada vez más altos.

Conceptos: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.

Conceptos: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El objetivo del NLP es permitir que las máquinas comprendan, interpreten y respondan al lenguaje humano de manera efectiva.

Conceptos: Visión por Computadora

La visión por computadora es otro subcampo de la IA, que se centra en capacitar a las máquinas para interpretar y entender el mundo visual.

Conceptos: Visión por Computadora

Esto implica el desarrollo de algoritmos, para tareas como el reconocimiento de objetos, la detección de rostros y, la interpretación de imágenes y videos.

Conceptos: Sistemas de Razonamiento y Toma de Decisiones

Estos sistemas pueden utilizar reglas lógicas, modelos probabilísticos y otros enfoques, para analizar información y seleccionar la mejor acción a seguir en un contexto determinado.

IA débil vs IA fuerte

Definición y Tipos de IA

Definición y Tipos de IA: IA débil vs IA fuerte

La inteligencia artificial se puede clasificar en dos categorías principales: IA débil y IA fuerte. Estas categorías difieren en términos de sus capacidades, objetivos y niveles de inteligencia que pueden alcanzar.

Inteligencia Artificial Débil

Se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados y entrenados para realizar tareas específicas.

Inteligencia Artificial Débil

Estos sistemas no poseen verdadera comprensión o conciencia, sino que están programados para resolver problemas concretos dentro de un dominio limitado.

Inteligencia Artificial Débil: Características

• Especialización: La IA débil está diseñada para realizar una sola tarea o un conjunto limitado de tareas.

• Falta de Comprensión: Aunque puede parecer inteligente, la IA débil no tiene comprensión consciente de las tareas que realiza.

Inteligencia Artificial Débil: Características

• Dependencia de Datos: Requiere grandes cantidades de datos específicos para entrenarse y funcionar correctamente.

• Adaptabilidad Limitada: No puede adaptarse a nuevas tareas fuera de su programación específica.

Inteligencia Artificial Fuerte

Es una IA hipotética que posee habilidades cognitivas generales, y es capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un humano puede hacer.

Inteligencia Artificial Fuerte

La creación de una IA fuerte implica resolver problemas complejos, relacionados con la conciencia, el entendimiento y la automejora.

Inteligencia Artificial Fuerte

La posibilidad de una IA fuerte plantea preguntas sobre la ética, la seguridad y el impacto en la sociedad.

Inteligencia Artificial Fuerte: Características

• Capacidades Generales: Puede realizar una amplia gama de tareas cognitivas, no limitadas a dominios específicos.

• Conciencia y Comprensión: Posee un nivel de comprensión y conciencia similar al humano, capaz de razonar y tomar decisiones informadas.

Inteligencia Artificial Fuerte: Características

• Aprendizaje Autónomo: Tiene la capacidad de aprender y adaptarse a nuevas situaciones y tareas sin intervención humana.

• Creatividad y Abstracción: Puede pensar de manera creativa y comprender conceptos abstractos, lo que la hace versátil en diversas situaciones.

Comparación entre IA débil e IA fuerte

Comparación entre IA débil e IA fuerte

Comparación entre IA débil e IA fuerte

Comparación entre IA débil e IA fuerte

Comparación entre IA débil e IA fuerte

Comprender estas diferencias, es crucial para apreciar las posibilidades y limitaciones de la IA en el mundo actual y en el futuro.

De la Inteligencia Artificial

Historia y Evolución

Historia y Evolución de la IA

En el siglo XVII, filósofos como Descartes y Leibniz, sugirieron que la mente humana podría ser replicada en una máquina.

Historia y Evolución de la IA

En 1950, Turing propuso el famoso "Test de Turing", para medir la inteligencia de una máquina; una idea que sigue siendo influyente en la IA moderna.

Historia y Evolución de la IA

La IA como campo académico, nació en 1956 durante la conferencia de Dartmouth. Este evento reunió a algunos de los principales investigadores en el área, y estableció las bases para el desarrollo futuro de la IA.

Historia y Evolución de la IA

Durante los años 60, se desarrollaron los primeros programas de IA como ELIZA, un programa que simulaba una conversación con un psicoterapeuta, y DENDRAL, utilizado para el análisis de estructuras moleculares.

Historia y Evolución de la IA

En los años 70 se desarrollaron los sistemas expertos, programas diseñados para simular la toma de decisiones de un humano, experto en un dominio específico.

Historia y Evolución de la IA

Un hito significativo fue en 1997, cuando Deep Blue de IBM, derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.

Historia y Evolución de la IA

Durante los 2000s, el aprendizaje automático (Machine Learning) emergió como el enfoque dominante en IA.

Historia y Evolución de la IA

En 2016, AlphaGo de DeepMind venció al campeón mundial de Go, demostrando el poder de las redes neuronales profundas para manejar tareas complejas.

Historia y Evolución de la IA

La IA está teniendo un impacto significativo en múltiples aspectos de la sociedad y la tecnología. Sin embargo, también plantea preocupaciones éticas y regulatorias, especialmente en temas de privacidad, sesgo y empleo.

Principios y Tecnologías Clave

Principios y Tecnologías Clave

La integración de tecnologías emergentes en el sector público, no solo transforma la manera en que se ofrecen los servicios, sino que también, requiere la adherencia a ciertos principios fundamentales y la adopción de tecnologías específicas.

Principios y Tecnologías Clave

Transparencia y Rendición de Cuentas:La transparencia implica la apertura y accesibilidad de la información y los procesos gubernamentales al público.

Principios y Tecnologías Clave

Ética y Privacidad:La ética en la implementación de tecnología, asegura que se respeten los derechos y la dignidad de los ciudadanos.

Principios y Tecnologías Clave

Accesibilidad e Inclusión:La accesibilidad garantiza que todos los ciudadanos, independientemente de sus capacidades o recursos, puedan acceder a los servicios públicos.

Principios y Tecnologías Clave

Eficiencia y Eficacia:La eficiencia se refiere al uso óptimo de los recursos, para proporcionar servicios de manera rápida y a bajo costo.

Principios y Tecnologías Clave

Innovación y Adaptabilidad:La innovación implica la implementación de nuevas ideas, tecnologías y procesos para mejorar los servicios públicos.

Automático (Machine Learning)

Algoritmos de Aprendizaje

Algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones sin estar explícitamente programadas para cada tarea.

Algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning)

A través de algoritmos, los sistemas de ML analizan datos, reconocen patrones y hacen predicciones o decisiones basadas en esos datos.

Algoritmos Supervisados

Regresión Lineal:Este algoritmo se utiliza para predecir un valor continuo, basándose en la relación lineal entre las variables independientes y la variable dependiente.

Algoritmos Supervisados

Regresión Logística:Se utiliza para problemas de clasificación binaria, prediciendo la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase particular.

Algoritmos Supervisados

Máquinas de Soporte Vectorial (SVM):SVM es un algoritmo de clasificación, que encuentra el hiperplano óptimo que separa las clases en el espacio de características.

Algoritmos Supervisados

Árboles de Decisión:Un modelo de predicción que utiliza una estructura de árbol para tomar decisiones basadas en una serie de reglas, derivadas de las características de los datos.

Algoritmos No Supervisados

Análisis de Componentes Principales (PCA):Reduce la dimensionalidad de los datos, al transformar las variables originales en un conjunto de variables no correlacionadas, llamadas componentes principales.

Algoritmos No Supervisados

Máquinas de Boltzmann Restringidas (RBM):Un tipo de red neuronal, que puede aprender una distribución de probabilidad sobre su conjunto de entradas.

y Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Redes Neuronales

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Deep learning o aprendizaje profundo, es una forma de aprendizaje automático donde una máquina intenta imitar al cerebro humano, utilizando redes neuronales artificiales con más de tres capas, que le permiten hacer predicciones con una gran precisión.

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Las redes neuronales, y más concretamente las redes neuronales artificiales (ANN – Artificial Neural Network), imitan al cerebro humano utilizando un conjunto de algoritmos.

Algoritmos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Redes Neuronales Artificiales (ANN): Inspiradas en el cerebro humano, estas redes consisten en capas de neuronas interconectadas, que aprenden a realizar tareas específicas a través de ejemplos.

Algoritmos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Especializadas en el procesamiento de datos que tienen una estructura de cuadrícula, como las imágenes, mediante el uso de convoluciones para extraer características.

Algoritmos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Redes Generativas Antagónicas (GAN): Consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí: una generadora que crea datos falsos, y una discriminadora que intenta distinguir entre datos reales y falsos.

Te invitamos a seguir consultando los recursos que tenemos para ti en plataforma.