Big Data Iot Presentation

(Ia)

inteligencia artificial

marisa ivonne cuevas vergara

¿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 imágenesEl 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 personahttps://aws.amazon.com/es/what-is/artificial-intelligence/

¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?

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).

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. Desde 1990 hasta principios de la década de 2000, los científicos lograron muchos objetivos fundamentales de la IA, como derrotar al vigente campeón mundial de ajedrez Está evolucionando rápidamente hacia la inteligencia artificial general, por lo que el software puede realizar tareas complejas. El software puede crear, tomar decisiones y aprender por sí mismo, tareas que antes estaban limitadas a los humanos.

Decisiones más inteligentes a IA puede usar el ML para analizar grandes volúmenes de datos más rápido que cualquier ser humano, en comparación.

la tecnología de IA puede funcionar 24 horas al día, 7 días a la semana sin disminuir las tasas de rendimiento. la IA puede realizar tareas manuales sin errores. Puedes permitir que la IA se centre en tareas repetitivas y tediosas, para que pueda utilizar los recursos humanos en otras áreas de la empresa. La IA puede reducir las cargas de trabajo de los empleados y, al mismo tiempo, agilizar todas las tareas relacionadas con la empresa.

Aumente la eficiencia empresarial

Resolver problemas complejos

La IA puede procesar información a escala, encontrando patrones, identificando información y proporcionando respuestas. Puede usar la IA para resolver problemas en una variedad de campos, como la detección de fraudes, el diagnóstico médico y el análisis empresarial.

¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?

¿Qué problemáticas puede generar el empleo de la IA?

Las consecuencias de la IA en el entorno laboral son duales: por un lado, esta tecnología crea empleos especializados en campos como la ciencia de datos y la ingeniería de IA; por otro, elimina empleos relacionados con tareas monótonas y repetitivas, como la entrada de datos.

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

Mantenimiento predictivo

Supervisión del rendimiento de la aplicación

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

traduce los formatos de documentos no estructurados en datos utilizables. convierte documentos empresariales como correos electrónicos, imágenes y archivos PDF en información estructurada. 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 aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?

Procesamiento inteligente de documentos

La analítica empresarial utiliza la IA para recopilar, procesar y analizar conjuntos de datos complejos. Puede utilizar el análisis de IA para pronosticar valores futuros, comprender la causa raíz de los datos y reducir los procesos que consumen mucho tiempo.

Análisis empresarial

La investigación médica utiliza la IA para optimizar los procesos, automatizar las tareas repetitivas y procesar grandes cantidades de datos

Investigación médica

• Procesamiento del lenguaje natural
• Visión artificial
• IA generativa
• Reconocimiento de voz

¿Cuáles son las principales tecnologías de inteligencia artificial?

01

Las redes neuronales de aprendizaje profundo forman el núcleo de las tecnologías de inteligencia artificial. Reflejan el procesamiento que ocurre en el cerebro humano. 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.

¿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. ress numbers in this way

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.

Limitaciones de datos

Para entrenar sistemas de IA imparciales, es necesario introducir enormes volúmenes de datos. Debe tener la capacidad de almacenamiento suficiente para gestionar y procesar los datos de entrenamiento.

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.

Capa 4: capa de aplicación

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.

Capa 3: capa de modelos

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.

Capa 2: capa de esquemas de ML y algoritmos

Capa 1: capa de datos

¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de aplicaciones de IA?

La IA se basa en varias tecnologías, como machine learning, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes.

La ia es muy util pero yo por mi parte consideo que es un tanto exagerado su uso ya que la utilizan para cosas que nosotros podriamos hacer y eso nos quita el esfuerzo

• personalizacion del aprendizaje
• acceso a recursos
• analisis de datos
• administracion

La inteligencia artificial tiene el potencias de trasformar la educacion de varias maneras, desde perzonalizacion del aprendizaje hasta la automotizacion de tareas administrativas.

CONCLUCION

incluye servicios de IA previamente entrenados para una infraestructura de inteligencia e IA lista para usar a fin de maximizar el rendimiento y reducir los costos.

¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?

https://aws.amazon.com/ai/

AWS hace que la IA sea accesible para más personas, desde desarrolladores y científicos de datos hasta analistas de negocios y estudiantes. Con el conjunto más completo de servicios, herramientas y recursos de IA, AWS aporta una amplia experiencia a más de 100 000 clientes para satisfacer las demandas de sus negocios y aprovechar el valor de sus datos.

• Desplazamiento de empleos:la inteligencia artificial tiene el potencial de eliminar empleos debido a su capacidad para automatizar tareas repetitivas y predecibles
• Menor privacidad:La privacidad puede ser un problema debido a la necesidad de recopilar datos de forma masiva
• Dependencia tecnológica:La dependencia tecnológica se puede traducir en la vulnerabilidad a fallos y a la pérdida de habilidades humanas en ciertas tareas
• Menor resolución de problemas inesperados:La inteligencia artificial puede tener dificultades a la hora de resolver problemas inesperados debido a su naturaleza programada
• Falta de empatía:La falta de empatía limita la capacidad de la IA para interactuar y comprender las necesidades emocionales de las personas
• Sesgo algorítmico:El sesgo algorítmico supone una tendencia de los algoritmos de IA a tomar decisiones discriminativas

desventajas de la inteligencia artificial a tener en cuenta

fuentes

https://www.zendesk.com.mx/blog/como-afecta-inteligencia-artificial-trabajo/

https://aws.amazon.com/es/what-is/artificial-intelligence/

https://www.isdi.education/es/blog/desventajas-de-la-inteligencia-artificial

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https://www.google.com/search?q=%C2%BFqu%C3%A9+problem%C3%A1ticas+puede+generar+el+empleo+de+la+ia%3F&rlz=1C1GCEA_enMX1065MX1071&oq=&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUqCQgAEEUYOxjCAzIJCAAQRRg7GMIDMgkIARBFGDsYwgMyCQgCEEUYOxjCAzIJCAMQRRg7GMIDMgkIBBBFGDsYwgMyCQgFEEUYOxjCAzIJCAYQRRg7GMIDMgkIBxBFGDsYwgPSAQk0OTkyajBqMTWoAgiwAgE&sourceid=chrome&ie=UTF-8

¿qué problemáticas puede generar el empleo de la ia? - Google Search. (s/f). Google.com. Recuperado el 2 de septiembre de 2024, de https://www.google.com/search?q=%C2%BFqu%C3%A9+problem%C3%A1ticas+puede+generar+el+empleo+de+la+ia%3F&rlz=1C1GCEA_enMX1065MX1071&oq=&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUqCQgAEEUYOxjCAzIJCAAQRRg7GMIDMgkIARBFGDsYwgMyCQgCEEUYOxjCAzIJCAMQRRg7GMIDMgkIBBBFGDsYwgMyCQgFEEUYOxjCAzIJCAYQRRg7GMIDMgkIBxBFGDsYwgPSAQk0OTkyajBqMTWoAgiwAgE&sourceid=chrome&ie=UTF-8

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(S/f-b). Isdi.education. Recuperado el 2 de septiembre de 2024, de https://www.isdi.education/es/blog/desventajas-de-la-inteligencia-artificial