PRESENTACIÓN RETROFUTURO

Fátima Vidal Aguilar

Empezar

Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Cierre

Ejemplo

Aplicaciones prácticas:

¿Qué es IA?

ML

diferencia

ÍNDICE

Info

¿Qué es la IA y cuál es su impacto en los sectores productivos?

Info

ML

Deep Learning (DL)

Subárea de ML que utiliza redes neuronales profundas y grandes volúmenes de datos para resolver problemas complejos como reconocimiento de imágenes o voz.

Machine Learning (ML)

Subárea de la IA que permite a las máquinas aprender de datos para realizar tareas específicas.

Inteligencia Artificial (IA)

Campo general que busca simular la inteligencia humana en máquinas.

Manufactura

Aplicaciones prácticas:

agricultura

Salud

Info

Info

Info

Caso práctico: Netflix y su sistema de recomendación

¡gracias!

Tecnologías: Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL)Descripción: Netflix usa ML y DL para personalizar las recomendaciones de contenido, analizando los hábitos y preferencias de los usuarios.Resultados: Mejora la satisfacción, retención y fidelización de los usuarios.Conclusión: Estas tecnologías son clave para el éxito y la personalización de la plataforma.

La inteligencia artificial (IA) permite a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Impacta diversos sectores como:Manufactura: Automatización y optimización.Agricultura: Monitoreo de cultivos y predicción climática.Salud: Diagnósticos y medicina personalizada.Finanzas: Detección de fraudes y análisis de riesgos.Retail: Recomendaciones y gestión de inventarios.Energía: Optimización de redes y energías renovables.Transporte: Vehículos autónomos y rutas optimizadas.Beneficios: mayor eficiencia y reducción de costos. Desafíos: desplazamiento laboral y privacidad. La IA está transformando la economía para ser más competitiva y sostenible.

El Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de datos para hacer predicciones o tomar decisiones sin programación explícita. Se clasifica en tres tipos principales:Supervisado: Aprende de datos etiquetados (ej. predicciones).No supervisado: Encuentra patrones en datos sin etiquetar (ej. segmentación).Reforzamiento: Aprende con ensayo y error (ej. vehículos autónomos).Se usa en aplicaciones como diagnóstico médico, detección de fraudes, y recomendaciones personalizadas.

IA y Machine Learning mejoran diagnósticos y tratamientos.Telemedicina facilita atención médica a distancia.Wearables permiten monitoreo constante de la salud.Robótica médica mejora la precisión en cirugías.

Agricultura de precisión usa sensores y drones para monitorear cultivos y optimizar recursos.Robots y drones automatizan tareas como siembra y cosecha.Big Data ayuda a predecir condiciones climáticas y de cultivo.

Industria 4.0 conecta máquinas y sensores para optimizar procesos.Robots colaborativos aumentan productividad y seguridad.Impresión 3D permite crear productos personalizados rápidamente.Big Data optimiza la producción y la cadena de suministro.