inyeligencia
ALONDRA GUADALUPE MENDOZA PALACIOS
Created on January 30, 2024
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Transcript
inteligencia artificial
Índice
1.
2. Frase destacada
3. Sección
4. Datos relevantes
5. Timeline
6. Gráfico + texto
7. Tabla + texto
8. Lista / procesos
9. Vídeo
10. Texto + iconos
11. Audio
12. Contenido insertado
13. Pregunta interactiva
14. Conclusiones
15. Cierre
¿que es?
es el campo de la ciencia de computacion dedicado a la resolucion de problemas cognitivos asociadoscomunmente con la inteligencia humana,con el aprendusaje, la creacion y el recocimiento de imagenes.
1980, el aumento del financiamiento disponible y la expansión del conjunto de herramientas algorítmicas que los científicos utilizaron en la IA optimizaron el desarrollo. David Rumelhart y John Hopfield publicaron artículos sobre técnicas de aprendizaje profundo, que demostraron que las computadoras podían aprender de la experiencia.
Entre 1957 y 1974, los avances en computación permitieron a las computadoras almacenar más datos y procesarlos más rápido.
como se fue desarollando
Automatizar procesos empresariales.
Decisiones más inteligentes.
Aumente la eficiencia empresarial.
Resolver problemas complejos.
ventajas.
Análisis empresarial.
Investigación médica.
Mantenimiento predictivo.
Supervisión del rendimiento de la aplicación.
Procesamiento inteligente de documentos.
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial?
Las redes neuronales de aprendizaje profundo utilizan neuronas artificiales que procesan la información en conjunto. Cada neurona artificial, o nodo, utiliza cálculos matemáticos para procesar información y resolver problemas complejos
PRINCIPALES TEGNOLOGIAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EL software de reconocimiento de voz utiliza modelos de aprendizaje profundo para interpretar el habla humana, identificar palabras y detectar el significado.
Reconocimiento de voz.
se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden crear nuevos contenidos y artefactos, como imágenes, vídeos, texto y audio, a partir de simples mensajes de texto.
IA generativa.
utiliza técnicas de aprendizaje profundo para extraer información y conocimientos de vídeos e imágenes.
Visión artificial.
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para interpretar, comprender y recopilar el significado de los datos de texto. El NLP puede procesar texto creado por humanos, lo que lo hace útil para resumir documentos, automatizar chatbots y realizar análisis de opiniones.
Procesamiento del lenguaje natural.
Para entrenar sistemas de IA imparciales, es necesario introducir enormes volúmenes de datos. Debe tener la capacidad de almacenamiento suficiente para gestionar y procesar los datos de entrenamiento. Del mismo modo, debe contar con procesos eficaces de gestión y calidad de los datos para garantizar la precisión de los datos que utiliza para la formación.
Entrenar la IA con el machine learning consume enormes recursos. Un umbral alto de potencia de procesamiento es esencial para que las tecnologías de aprendizaje profundo funcionen. Debe tener una infraestructura computacional sólida para ejecutar aplicaciones de IA y entrenar sus modelos. La potencia de procesamiento puede ser costosa y limitar la escalabilidad de los sistemas de IA.
Limitaciones de datos.
Dificultades técnicas.
Las políticas de gobernanza de datos deben cumplir con restricciones regulatorias y leyes de privacidad. Para implementar la IA, debe gestionar la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos.
Gobernanza de datos.
IMPLEMENTACION DEL IA
Procesos
CAPA 1: CAMPURA DE DATOS
CAPA 2: CAPTURAS DE ESQUEMAS ML
Flotas de drones capaces de plantar mil millones de árboles al año para combatir la deforestación, vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas en oleoductos, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético, etc.
Climáticas
Procesos
inteligencia artificial.
Asistentes personales virtuales. Conviviremos con chatbots interactivos que podrán sugerirnos productos, restaurantes, hoteles, servicios, espectáculos, según nuestro historial de búsquedas.
Inserta un vídeo
ejemplos
La educación de la sociedad en el uso de la tecnología es clave para formar ciudadanos con sentido crítico que puedan decidir la dirección en el uso de esta tecnología.
Conclusiones
la inteligencia artificial puede ser una mejora para nuestra sociedad .
Truquito:
La interactividad es la pieza clave para captar el interés y la atención de tu audiencia. Un genially es interactivo porque tu público explora y se relaciona con él.
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