FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Índice
Fundamentos y pilares de la IA
¿Qué es la Inteligencia Artificial'
Introduccion
Aplicaciones y desafios
Conclusion
¿QUÉ ES LA IA Y PARA QUE SIRVE?
Definición: La IA es la ciencia que permite a las máquinas simular el pensamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones humana. Objetivo: Automatizar tareas complejas, reducir el error humano y analizar Big Data más rápido que una persona. Dato Clave: Los sistemas que usamos hoy (Siri, Netflix) son IA Débil o Específica.
TIPOS DE IA
IA DÉBIL (O ESPECIFICA
IA FUERTE (O GENERAL
Capacidad de aprender y resolver problemas en múltiples dominios (como un humano).
La IA actual. Diseñada para una tarea específica y limitada.
FUNDAMENTOS HISTÓRICOS: LOS CIMIENTOS
Conferencia de Dartmouth (1956): John McCarthy acuñó oficialmente el término "Inteligencia Artificial", marcando el inicio del campo.
1950
1956
1997
Hito: Deep Blue (1997) derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, demostrando el poder del algoritmo de búsqueda.
Alan Turing (1950): Cuestionó si las máquinas pueden pensar y propuso el Test de Turing como prueba de inteligencia.
PILARES TEÓRICOS: LÓGICA, MATEMÁTICA Y COMPUTACIÓN
Lógica y Probabilidad: La Lógica se usa para el razonamiento, y la Probabilidad (Bayesiana) se usa para tomar decisiones con información incierta. UCM Algoritmos y Computación: Los Algoritmos de Búsqueda son esenciales para encontrar soluciones. La Computación permite manejar el Big Data de forma eficiente.
El MOTOR MODERNO: MACHINE LEARNING (ML)
- Definición de ML: Permite a la máquina aprender patrones de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programada explícitamente. Tipos de Aprendizaje (Gráfico): * Supervisado: Aprende de datos etiquetados (ej. clasificación de imágenes). * No Supervisado: Encuentra estructuras en datos sin etiquetar (ej. agrupación de clientes).
APLICACIONES Y DESAFÍOS
¿Para Qué Sirve? Aplicaciones Reales
1. Automatización: Elimina tareas repetitivas, permitiendo al humano enfocarse en problemas de alto impacto. 2. Predicción y Análisis: Agiliza la toma de decisiones al procesar grandes volúmenes de datos rápidamente. Ejemplos: Diagnóstico médico, sistemas de recomendación, tutores educativos personalizados.
RETOS ÉTICOS Y SOCIALES
1. Sesgos: Los modelos pueden reflejar y amplificar injusticias si aprenden de datos sesgados. 2. Transparencia: Necesidad de explicabilidad (saber por qué un algoritmo tomó una decisión). 3. Impacto Laboral: Preocupación por la posible pérdida de empleos debido a la automatización de tareas.
REFERENCIAS
IBM. (s.f.). ¿Qué es la inteligencia artificial o IA? Recuperado el 29 de octubre de 2025. SingletonTECHS. (2025, 28 de febrero). ¿Qué es la inteligencia artificial débil y en qué se diferencia de la fuerte?. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Khan Academy. (s.f.). Inferencia bayesiana e introducción a la probabilidad. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Gobierno de España. (2023, 19 de abril). Qué es la Inteligencia Artificial | Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Tecnológico de Monterrey. (2024, 21 de junio). ¿Qué es el machine learning y cómo funciona?
EDteam. (2024, 29 de junio). La historia completa de la Inteligencia Artificial (por EDteam) YouTube. Google Cloud. (s.f.). ¿Qué es la inteligencia artificial o IA? Recuperado el 29 de octubre de 2025. IMMUNE Technology Institute. (s.f.). 7 ejemplos de uso de inteligencia artificial en el día a día. Recuperado el 29 de octubre de 2025. OpenWebinars. (2024, 15 de julio). Tipos de inteligencia artificial: Características y aplicaciones. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Repsol. (s.f.). Inteligencia artificial (IA): ¿Qué es y cómo nos ayuda? Recuperado el 29 de octubre de 2025.
Turing.com. (2024, 29 de mayo). ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo y cómo funciona? Universidad Complutense de Madrid (UCM). (s.f.). Introducción a los algoritmos de búsqueda en IA. VIU - Universidad Internacional de Valencia. (2024, 5 de marzo). Todas las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial. Recuperado el 29 de octubre de 2025. YouTube - Historia y evolución de la inteligencia artificial. (2025, 7 de enero). Historia y evolución de la inteligencia artificial. YouTube.
YouTube Origen y fundamentos de la IA. (2024, 19 de junio). Origen y fundamentos de la IA. YouTube.
¡Gracias por tu atención!
FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ADRIAN OCHOA VAZQUEZ
Created on October 27, 2025
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FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Índice
Fundamentos y pilares de la IA
¿Qué es la Inteligencia Artificial'
Introduccion
Aplicaciones y desafios
Conclusion
¿QUÉ ES LA IA Y PARA QUE SIRVE?
Definición: La IA es la ciencia que permite a las máquinas simular el pensamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones humana. Objetivo: Automatizar tareas complejas, reducir el error humano y analizar Big Data más rápido que una persona. Dato Clave: Los sistemas que usamos hoy (Siri, Netflix) son IA Débil o Específica.
TIPOS DE IA
IA DÉBIL (O ESPECIFICA
IA FUERTE (O GENERAL
Capacidad de aprender y resolver problemas en múltiples dominios (como un humano).
La IA actual. Diseñada para una tarea específica y limitada.
FUNDAMENTOS HISTÓRICOS: LOS CIMIENTOS
Conferencia de Dartmouth (1956): John McCarthy acuñó oficialmente el término "Inteligencia Artificial", marcando el inicio del campo.
1950
1956
1997
Hito: Deep Blue (1997) derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, demostrando el poder del algoritmo de búsqueda.
Alan Turing (1950): Cuestionó si las máquinas pueden pensar y propuso el Test de Turing como prueba de inteligencia.
PILARES TEÓRICOS: LÓGICA, MATEMÁTICA Y COMPUTACIÓN
Lógica y Probabilidad: La Lógica se usa para el razonamiento, y la Probabilidad (Bayesiana) se usa para tomar decisiones con información incierta. UCM Algoritmos y Computación: Los Algoritmos de Búsqueda son esenciales para encontrar soluciones. La Computación permite manejar el Big Data de forma eficiente.
El MOTOR MODERNO: MACHINE LEARNING (ML)
APLICACIONES Y DESAFÍOS
¿Para Qué Sirve? Aplicaciones Reales
1. Automatización: Elimina tareas repetitivas, permitiendo al humano enfocarse en problemas de alto impacto. 2. Predicción y Análisis: Agiliza la toma de decisiones al procesar grandes volúmenes de datos rápidamente. Ejemplos: Diagnóstico médico, sistemas de recomendación, tutores educativos personalizados.
RETOS ÉTICOS Y SOCIALES
1. Sesgos: Los modelos pueden reflejar y amplificar injusticias si aprenden de datos sesgados. 2. Transparencia: Necesidad de explicabilidad (saber por qué un algoritmo tomó una decisión). 3. Impacto Laboral: Preocupación por la posible pérdida de empleos debido a la automatización de tareas.
REFERENCIAS
IBM. (s.f.). ¿Qué es la inteligencia artificial o IA? Recuperado el 29 de octubre de 2025. SingletonTECHS. (2025, 28 de febrero). ¿Qué es la inteligencia artificial débil y en qué se diferencia de la fuerte?. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Khan Academy. (s.f.). Inferencia bayesiana e introducción a la probabilidad. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Gobierno de España. (2023, 19 de abril). Qué es la Inteligencia Artificial | Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Tecnológico de Monterrey. (2024, 21 de junio). ¿Qué es el machine learning y cómo funciona?
EDteam. (2024, 29 de junio). La historia completa de la Inteligencia Artificial (por EDteam) YouTube. Google Cloud. (s.f.). ¿Qué es la inteligencia artificial o IA? Recuperado el 29 de octubre de 2025. IMMUNE Technology Institute. (s.f.). 7 ejemplos de uso de inteligencia artificial en el día a día. Recuperado el 29 de octubre de 2025. OpenWebinars. (2024, 15 de julio). Tipos de inteligencia artificial: Características y aplicaciones. Recuperado el 29 de octubre de 2025. Repsol. (s.f.). Inteligencia artificial (IA): ¿Qué es y cómo nos ayuda? Recuperado el 29 de octubre de 2025.
Turing.com. (2024, 29 de mayo). ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo y cómo funciona? Universidad Complutense de Madrid (UCM). (s.f.). Introducción a los algoritmos de búsqueda en IA. VIU - Universidad Internacional de Valencia. (2024, 5 de marzo). Todas las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial. Recuperado el 29 de octubre de 2025. YouTube - Historia y evolución de la inteligencia artificial. (2025, 7 de enero). Historia y evolución de la inteligencia artificial. YouTube. YouTube Origen y fundamentos de la IA. (2024, 19 de junio). Origen y fundamentos de la IA. YouTube.
¡Gracias por tu atención!