ABP 3

ABPNextGen Factory: Inteligencia y Tecnología en Acción

Un viaje educativo a través de la innovación

INTRODUCCIÓN

Objetivo principal del proyecto: Desarrollar habilidades del siglo XXI.

Vista general de los tres grados y sus conexiones.

3° SECUNDARIA

Inteligencia artificial al alcance de todos: El chatbot.

¿qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se define como la capacidad de una máquina para emular funciones cognitivas humanas, tales como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y la percepción. En otras palabras, se trata de dotar a las máquinas de inteligencia.

¿Y el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. Es decir, las máquinas "aprenden" a partir de la experiencia, mejorando su rendimiento a medida que procesan más datos.

ejemplos de i.a.

• Asistentes virtuales, tales como: Alexa, Siri, Gemini.
• Recomendaciones personalizadas, como las que ofrece Netflix, Spotify y Prime Video.
• Vehículos autónomos
• Tecnología de reconocimiento facial
• Filtros de correo no deseado
• Chatbots
• Diagnósticos médicos automatizados
• Sistemas de traducción automática

Para que la Inteligencia Artificial funcione necesita datos, por este motivo, el desarrollo de esta tecnología ha ido de la mano de otras como Big Data, Internet de las Cosas o la red móvil 5G. Es esa información la que permite crear patrones a las máquinas y sistemas (softwares) con los que aprender

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona a través de algoritmos complejos que procesan grandes cantidades de datos. Estos algoritmos buscan patrones en los datos y utiliz an esa información para tomar decisiones o hacer predicciones.

Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo aprende a tomar decisiones en un entorno mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.

Aprendizaje no supervisado: El algoritmo busca patrones en los datos sin etiquetas. Por ejemplo, para agrupar clientes en diferentes segmentos basados en sus compras.

Tipos de aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado: El algoritmo se entrena con datos etiquetados, es decir, datos donde se conoce la respuesta correcta. Por ejemplo, para clasificar imágenes de gatos y perros, se le muestran al algoritmo muchas imágenes etiquetadas como "gato" o "perro".

Tipos de aprendizaje automático:

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando nuestra sociedad y modificando la manera en que vivimos y trabajamos. Desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, la IA se encuentra presente en numerosos aspectos de nuestra vida cotidiana.