PRESENTACIÓN PSICODÉLICA II

lPresentación en geneally sobre la inteligencia artificial en la educación

¿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 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.

¿Cómo se desarrolló la tecnología de inteligencia artificial?

En 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).

OBJETIVO 1

OBJETIVO 1

Procesamiento inteligente de documentos El procesamiento inteligente de documentos (IDP) traduce los formatos de documentos no estructurados en datos utilizables. Por ejemplo, convierte documentos empresariales como correos electrónicos, imágenes y archivos PDF en información estructurada. El IDP utiliza tecnologías de IA como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y la visión artificial para extraer, clasificar y validar datos. 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 La supervisión del rendimiento de aplicaciones (APM) 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. 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.

¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?

Principales aplicaciones prácticas de La Inteligencia Artificial

Agrícolas Plataformas específicas que, por medio de análisis predictivos, mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos.

Climáticas Flotas de drones capaces de plantar mil millones de árboles al año para combatir la deforestación, vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas en oleoductos, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético, etc.

Asistentes personales virtuales Conviviremos con chatbots interactivos que podrán sugerirnos productos, restaurantes, hoteles, servicios, espectáculos, según nuestro historial de búsquedas.

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¿Cómo influye la inteligencia artificial en la educación? La IA permite crear un aprendizaje individualizado adaptado a las necesidades únicas de cada alumno y alumna. Para ello, crea un plan de estudio personalizado, fortaleciendo las áreas de debilidad de cada estudiante y potenciando sus fortalezas.

La Inteligencia Artificial en la educación ofrece numerosas posibilidades para agregar más valor a los estudiantes, facilitar el proceso enseñanza-aprendizaje y mejorar el posicionamiento de las instituciones educativas.

¿Qué sucede con la inteligencia artificial en el área de educación?

Un riesgo ético importante es la privacidad de los estudiantes. La IA requiere grandes cantidades de datos para funcionar correctamente, lo que podría llevar a la recopilación y análisis de información personal sensible.

¿Qué peligros tiene el uso de IA en educación?

Pero no todo son oportunidades. La inteligencia artificial en el campo educativo también presenta múltiples desafíos.

¿Cuáles son los desafios de la IA en la educación?

La inteligencia artificial (IA) está comenzando a tener un impacto significativo en el ámbito educativo y se está utilizando en una amplia variedad de aplicaciones, como la evaluación del rendimiento, el apoyo a la enseñanza y el aprendizaje personalizado. Algunas de las principales ventajas del uso de la IA en la educación son las siguientes:

Aprendizaje personalizado: La IA puede utilizarse para proporcionar aprendizaje personalizado y adaptativo a los estudiantes. Por ejemplo, se pueden utilizar sistemas de inteligencia artificial para adaptar el contenido y el ritmo de aprendizaje a las necesidades y el estilo de aprendizaje individuales de cada estudiante.

Apoyo a la enseñanza: La IA puede utilizarse para proporcionar apoyo a la enseñanza y mejorar la eficiencia de los docentes. Por ejemplo, se pueden utilizar sistemas de inteligencia artificial para proporcionar materiales de enseñanza personalizados y para evaluar el progreso y el rendimiento de los estudiantes.

Evaluación del rendimiento: La IA puede utilizarse para evaluar el rendimiento de los estudiantes de manera más eficiente y precisa. Por ejemplo, se pueden utilizar sistemas de inteligencia artificial para evaluar el rendimiento de los estudiantes en exámenes y evaluaciones y proporcionar retroalimentación y consejos personalizados para mejorar el rendimiento.

conclucion

en conclucion yo creo que la inteligencia artificial nos ayuda mucho en nuestra vida, nos ayuda a muchas cosas y es muy util en nuestra vida diaria

5. TensorFlow Propósito: Desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Descripción: TensorFlow es una biblioteca de código abierto para el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales, desarrollada por Google. Proporciona herramientas para crear y desplegar modelos en diversas plataformas. Aplicaciones: Reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recomendación.

4. DALL·E 2 Propósito: Generación de imágenes a partir de texto. Descripción: DALL·E 2 es un modelo de OpenAI que genera imágenes a partir de descripciones textuales. La IA puede crear imágenes innovadoras y creativas basadas en las descripciones dadas por el usuario. Aplicaciones: Diseño gráfico, publicidad, arte, desarrollo de contenido visual.

3. AlphaFold Propósito: Predicción de la estructura de proteínas. Descripción: AlphaFold, desarrollado por DeepMind, utiliza redes neuronales profundas para predecir la estructura tridimensional de proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Este avance tiene un gran impacto en biología y medicina. Aplicaciones: Investigación biomédica, desarrollo de fármacos, biotecnología.

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Propósito: Comprensión del lenguaje natural, análisis de sentimientos, búsqueda y recuperación de información. Descripción: BERT es un modelo de procesamiento del lenguaje natural de Google que mejora la comprensión del contexto en el texto mediante el uso de la codificación bidireccional. Es especialmente útil para tareas de respuesta a preguntas y análisis semántico. Aplicaciones: Motores de búsqueda, análisis de opiniones, sistemas de recomendación.

1. GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) Propósito: Procesamiento del lenguaje natural, generación de texto, chatbots. Descripción: GPT-4 es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Está diseñado para comprender y generar texto de manera coherente en múltiples contextos. Se utiliza para chatbots, asistentes virtuales, generación de contenido y soporte en redacción. Aplicaciones: Atención al cliente, generación de contenido, educación, investigación.