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Inteligenci artificial

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Created on April 15, 2026

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Transcript

Inteligenci artificial

Ruth Palencia Palma 2ºE 22/04/26

Índice

4. Escribe un ejemplo de cada una de las aplicaciones de los Agentes Inteligentesvistas en el tema.

6. ¿Qué tipos de Aprendizaje Automático existen?

1. ¿Qué son los Agentes Inteligentes?

2.¿En qué consiste la percepción y la acción y cómo se llevan a cabo en unAgente Inteligente?

7. Escribe un ejemplo del uso del Aprendizaje Automático en la medicina, en latecnología y en la investigación.

5. ¿En qué consiste el Aprendizaje Automático o Machine Learning?

3. Enumera los tipos de Agentes Inteligentes vistos en el tema y adjunta una fotode cada tipo.

¿Qué son los Agentes Inteligentes?

Procesar esa información y actuar de manera racional para alcanzar objetivos específicos.

Un agente inteligente es un sistema de software o entidad autónoma capaz de percibir su entorno (mediante sensores o datos).

¿En qué consiste la percepción y la acción y cómo se llevan a cabo en unAgente Inteligente?

La percepción y la acción son los dos pilares fundamentales que permiten a un agente inteligente interactuar con su entorno para cumplir objetivos específicos.

Enumera los tipos de Agentes Inteligentes vistos en el tema y adjunta una fotode cada tipo.

1. Agente Reactivo Simple 2. Agente Reactivo Basado en Modelo (con estado interno) 3. Agente Basado en Metas (o Objetivos) 4. Agente Basado en Utilidad 5. Agente que Aprende

Escribe un ejemplo de cada una de las aplicaciones de los Agentes Inteligentesvistas en el tema.

1. Agente Reactivo de Reflejo Simple (Simple Reflex Agent)Actúan según reglas condicionales directas ("si ocurre A, haz B") sin recordar el pasado. Ejemplo: Un termostato inteligente. Si la temperatura es inferior a 20°C (condición), enciende la calefacción (acción). Otro ejemplo: Una puerta automática que se abre al detectar movimiento con un sensor de presencia.2. Agente Reactivo Basado en Modelos (Model-Based Reflex Agent)Mantienen un "estado interno" para rastrear partes del entorno que no pueden ver en el momento actual, lo que les permite operar en entornos parcialmente observables. Ejemplo: Un robot aspirador (tipo Roomba). Si se topa con una pared, el agente recuerda que allí hay un obstáculo incluso cuando el sensor de impacto ya no está presionado, y actualiza su mapa interno para no volver a chocar ahí. Otro ejemplo: Un coche autónomo que infiere la trayectoria de otro vehículo aunque este quede momentáneamente oculto por un camión.

¿En qué consiste el Aprendizaje Automático o Machine Learning?

El Aprendizaje Automático permite que las máquinas aprendan de la experiencia (datos) y mejoren con el tiempo sin necesidad de reprogramarlas constantemente.

¿Qué tipos de Aprendizaje Automático existen?

El Aprendizaje Automático se divide principalmente en:Supervisado: aprende con datos etiquetados (con respuestas).No supervisado: encuentra patrones en datos sin etiquetas.Por refuerzo: aprende por prueba y error con recompensas.Otros tipos incluyen:Semi-supervisado: mezcla datos con y sin etiquetas.Auto-supervisado: el propio sistema genera sus etiquetas.

Escribe un ejemplo del uso del Aprendizaje Automático en la medicina, en latecnología y en la investigación.

El Aprendizaje Automático se usa así: Medicina: detectar enfermedades como el cáncer de mamaTecnología: recomendar contenido (ej. Netflix) Investigación: analizar datos para descubrir nuevos conocimientos

FIN

¿Sabías que...

Esta interacción se basa en un ciclo continuo donde el agente percibe el estado actual, razona (procesa) la información y actúa para modificar el entorno, lo que a su vez genera nuevas percepciones.