INTELIGENCIA ARTIFICIAL

PRESENTACIÓN

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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ÍNDICE

RESUMEN

aprendisaje automatico

como funciona la ia

Tipos de Inteligencia Artificial

retos y peligros de la inteligencia artificial

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HI-SCORE

resumen

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de una máquina o sistema informático para realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen el razonamiento, el aprendizaje, la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y la comprensión del lenguaje, entre otras.

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APRENDIZAJEAUTOMATICO

Permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin necesidad de ser programadas explícitamente.

+aspectos clave

¿Cómo funciona la IA?

Las Inteligencias artificiales utilizan algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, que es la capacidad de una máquina para aprender de forma autónoma a partir de datos sin ser programada específicamente para hacerlo.

Tipos de Inteligencia Artificial

Software: asistentes virtuales, software de análisis de imágenes, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento de voz y rostro. Inteligencia artificial integrada: robots, drones, vehículos autónomos o el Internet de las Cosas.

retos y peligros de la inteligencia artificial

Aunque la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que interactuamos con el mundo, también presenta una serie de retos y preocupaciones: Los algoritmos de la IA pueden ser sesgados si se basan en datos incompletos o no representativos. Existe la preocupación de que la IA pueda ser utilizada para fines malintencionados, como la guerra cibernética o la manipulación de la opinión pública. Tiene el potencial de reemplazar a los trabajadores humanos en muchos campos, lo que podría tener un impacto negativo en la economía. La IA plantea una serie de preocupaciones éticas, como la privacidad, la seguridad y la responsabilidad.

ASPECTOS CLAVE

Supervisado: El modelo aprende de un conjunto de datos etiquetados (con entradas y salidas conocidas) y ajusta sus predicciones basándose en esos ejemplos. No supervisado:busca patrones y estructuras en datos sin etiquetas. Se usa para tareas como el agrupamiento (clustering) o la reducción de dimensionalidad. Aprendizaje por refuerzo: El modelo aprende mediante la interacción con su entorno y recibe recompensas o penalizaciones en función de sus acciones, similar a cómo los humanos aprenden de la experiencia.