PRESENTACIÓN HALLOWEEN

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 imágenes. Las organizaciones modernas recopilan grandes volúmenes de datos de diversos orígenes, como sensores inteligentes, contenido generado por humanos, herramientas de supervisión y registros del sistema.

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¿Qué es la inteligencia artificial?

I ¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?

LEn el artículo fundamental de Alan Turing de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, consideró si las máquinas podían pensar. En este artículo, Turing acuñó por primera vez el término inteligencia artificial y lo presentó como un concepto teórico y filosófico. 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). El progreso en este campo llevó a agencias como la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Defensa (DARPA) a crear un fondo para la investigación de la IA. Al principio, el objetivo principal de esta investigación era descubrir si las computadoras podían transcribir y traducir el lenguaje hablado.

I ¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?

LEn el artículo fundamental de Alan Turing de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, consideró si las máquinas podían pensar. En este artículo, Turing acuñó por primera vez el término inteligencia artificial y lo presentó como un concepto teórico y filosófico. 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). El progreso en este campo llevó a agencias como la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Defensa (DARPA) a crear un fondo para la investigación de la IA. Al principio, el objetivo principal de esta investigación era descubrir si las computadoras podían transcribir y traducir el lenguaje hablado.

LResolver problemas complejosAumente la eficiencia empresarialDecisiones más inteligentesAutomatizar procesos empresariales

I¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?

¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?

Procesamiento inteligente de documentosSupervisión del rendimiento de la aplicaciónMantenimiento predictivoInvestigación médicaAnálisis empresarial. Las herramientas de APM basadas en IA utilizan datos históricos para predecir los problemas antes de que se produzcan. También pueden resolver problemas en tiempo real al sugerir soluciones eficaces a sus desarrolladores. Esta estrategia permite que las aplicaciones se ejecuten de forma eficaz y elimina los cuellos de botella.

Las redes neuronales de aprendizaje profundo forman el núcleo de las tecnologías de inteligencia artificial. Reflejan el procesamiento que ocurre en el cerebro humano. El cerebro contiene millones de neuronas que trabajan juntas para procesar y analizar la información. 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. Este enfoque de aprendizaje profundo puede resolver problemas o automatizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

¿Cuáles son las principales tecnologías de inteligencia artificial?

El software de reconocimiento de voz utiliza modelos de aprendizaje profundo para interpretar el habla humana, identificar palabras y detectar el significado. Las redes neuronales pueden transcribir la voz a texto e indicar el sentimiento vocal. Puede utilizar el reconocimiento de voz en tecnologías como los asistentes virtuales y software de centros de llamadas para identificar el significado y realizar tareas relacionadas.

Reconocimiento de voz

La IA generativa se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden crear nuevos contenidos y artefactos, como imágenes, videos, texto y audio, a partir de simples mensajes de texto. A diferencia de la IA del pasado, que se limitaba al análisis de datos, la IA generativa aprovecha el aprendizaje profundo y los conjuntos de datos masivos para producir resultados creativos de alta calidad y similares a los producidos por humanos. Si bien ofrece aplicaciones creativas interesantes, existen preocupaciones con relación al

IA generativa

La visión artificial utiliza técnicas de aprendizaje profundo para extraer información y conocimientos de vídeos e imágenes. Al usar la visión artificial, una computadora puede entender las imágenes como lo haría un humano. Puede usar la visión artificial para supervisar el contenido en línea en busca de imágenes inapropiadas, reconocer rostros y clasificar los detalles de las imágenes. En los automóviles y camiones autónomos, es fundamental supervisar el entorno y tomar decisiones en fracciones de segundo.

Visión artificial

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para interpretar, comprender y recopilar el significado de los datos de texto. El NLP puede procesar texto creado por humanos, lo que lo hace útil para resumir documentos, automatizar chatbots y realizar análisis de opiniones.

Procesamiento del lenguaje natural

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. Por ejemplo, Foxconn utiliza análisis empresariales mejorados con IA para mejorar la precisión de las previsiones. Alcanzaron un aumento del 8 % en la precisión de las previsiones, lo que supuso un ahorro anual de 533 000 USD en sus fábricas. También utilizan análisis empresarial para reducir el trabajo desperdiciado y aumentar la satisfacción del cliente mediante la toma de decisiones

Análisis empresarial

Como ejemplo del mundo real, C2i Genomics utiliza inteligencia artificial para ejecutar procesos genómicos y exámenes clínicos personalizables a gran escala. Al cubrir las soluciones computacionales, los investigadores pueden centrarse en el rendimiento clínico y el desarrollo de métodos. Los equipos de ingeniería también utilizan la IA para reducir la demanda de recursos, el mantenimiento de ingeniería y los costos de NRE. Para más información, lea cómo C2i Genomics uti

Por ejemplo, HM Land Registry (HMLR) gestiona los títulos de propiedad de más del 87 % de Inglaterra y Gales. Los asistentes sociales de HMLR comparan y revisan documentos legales complejos relacionados con transacciones inmobiliarias. La organización implementó una aplicación de IA para automatizar la comparación de documentos, lo que redujo el tiempo de revisión en 50 % y aceleró el proceso de aprobación de transferencias de propiedades. Para más información, lea cómo HMLR usa Amazon Textract. Supervisión del rendimiento de la aplicación

Por ejemplo, Baxter cuenta con 70 centros de fabricación en todo el mundo y opera las 24 horas del día, los 7 días de la semana para ofrecer tecnología médica. Baxter emplea el mantenimiento predictivo para detectar automáticamente condiciones anormales en los equipos industriales. Los usuarios pueden implementar soluciones eficaces con antelación para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa. Para más información, lea cómo Baxter usa Amazon Monitron.

Procesamiento inteligente de documentos

Mantenimiento predictivo

Investigación médica

Dificultades técnicas

Gobernanza 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. Del mismo modo, debe contar con procesos eficaces de gestión y calidad de los datos para garantizar la precisión de los datos que utiliza para la formación.

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

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. Usted es responsable de la protección de los datos y la privacidad de los clientes. Para gestionar la seguridad de los datos, su organización debe tener una idea clara de cómo los modelos de IA utilizan los datos de los clientes e interactúan con ellos en cada capa.

¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la IA?

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. Los clientes pueden crear y escalar con AWS sobre la base de la privacidad, la seguridad integral y la gobernanza de la IA para transformarse a un ritmo sin precedentes.

¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?

Amazon Rekogniton para automatizar, optimizar y escalar el reconocimiento de imágenes y el análisis de vídeos. Amazon Textract para extraer texto impreso, analizar la escritura a mano y capturar automáticamente los datos de cualquier documento. Amazon Transcribe para convertir voz a texto, extraer información empresarial clave a partir de archivos de vídeo y mejorar los resultados empresariales. Ejemplos de infraestructura de IA: Amazon Bedrock ofrece una selección de FM de alto rendimiento y un amplio conjunto de funciones. Puedes experimentar con varios de los mejores FM y personalizarlos de forma privada con tus datos. Amazon SageMaker ofrece herramientas para entrenar previamente los FM desde cero para que puedan usarse internamente. Las instancias Trn1 de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), impulsadas por los chips de AWS Trainium, están diseñadas específicamente para el entrenamiento con aprendizaje profundo (DL) de alto rendimiento de modelos de IA generativa. Para comenzar a usar IA en AWS, crea una cuenta gratuita hoy mismo.

La IA en AWS

Puedes entrenar la IA con el ML para que realice tareas de forma precisa y rápida. Esto puede aumentar la eficiencia operativa al automatizar partes de la empresa con las que los empleados tienen dificultades o que consideran aburridas. Del mismo modo, puede utilizar la automatización de la IA para liberar recursos de los empleados para trabajos más complejos y creativos.

Automatizar procesos empresariales

La IA puede usar el ML para analizar grandes volúmenes de datos más rápido que cualquier ser humano, en comparación. Las plataformas de IA pueden detectar tendencias, analizar datos y proporcionar orientación. Con la previsión de datos, la IA puede ayudar a sugerir el mejor curso de acción futuro.

Decisiones más inteligentes

A diferencia de los humanos, la tecnología de IA puede funcionar 24 horas al día, 7 días a la semana sin disminuir las tasas de rendimiento. En otras palabras, 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

La tecnología de IA puede utilizar el ML y las redes de aprendizaje profundo para resolver problemas complejos con una inteligencia similar a la humana. 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.

Resolver problemas complejos

¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?

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. Estos son algunos de los componentes clave de esta capa. Estructura de modelos Esta estructura determina la capacidad de un modelo, que comprende capas, neuronas y funciones de activación. Según el problema y los recursos, se puede elegir entre redes neuronales de retroalimentación, redes neuronales convolucionales (CNN) u otras.

os 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.

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

Capa 3: capa de modelos

Capa 2: capa de esquemas de ML y algoritmos

La IA se basa en varias tecnologías, como machine learning, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes. Los datos son fundamentales para estas tecnologías, que forman la capa fundamental de la IA. Esta capa se centra principalmente en preparar los datos para las aplicaciones de IA. Los algoritmos modernos, especialmente los de aprendizaje profundo, exigen enormes recursos computacionales. Por lo tanto, esta capa incluye un hardware que actúa como una subcapa, que proporciona una infraestructura esencial para el entrenamiento de los modelos de IA. Puede acceder a esta capa como un servicio completamente gestionado proporcionado por un proveedor de nube externo.h euismod tincidunt ut

Capa 1: capa de datos

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

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