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INTELIGENCIA ARTIFICAL

usos, objetivos

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Presentation Transcript

  1. INTELIGENCIA ARTIFICAL Diana Prieto Salazar

  2. DEFINICIÓN • La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio y desarrollo de tecnologías que se enfoca en crear sistemas y programas capaces de imitar la inteligencia humana y realizar tareas que normalmente requieren de la intervención humana. La IA busca desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender, razonar, reconocer patrones, tomar decisiones y resolver problemas de manera autónoma, basándose en datos y experiencias previas.

  3. RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL • aprendizaje automático (machine learning) • el aprendizaje profundo (deeplearning) • el procesamiento del lenguaje natural (natural languageprocessing) • la visión por computadora (computervision) Estas ramas se basan en la utilización de algoritmos y técnicas matemáticas, estadísticas y computacionales para entrenar a los sistemas y permitirles adquirir conocimiento, adaptarse a nuevas situaciones y mejorar su rendimiento con la experiencia.

  4. OBJETIVOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL • aplicaciones en diferentes campos, como: • la medicina • la robótica • la educación • la industria • el comercio • los servicios y muchas otras áreas. La IA tiene el potencial de automatizar tareas tediosas o peligrosas, proporcionar asistencia y toma de decisiones en tiempo real, mejorar la eficiencia y la precisión en diversas actividades y llevar a cabo descubrimientos y avances científicos.

  5. NUEVAS TENDENCIAS EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL • Aprendizaje por refuerzo avanzado: El aprendizaje por refuerzo es una técnica de IA en la que un agente aprende a tomar decisiones óptimas en un entorno dinámico a través de la interacción y la retroalimentación del entorno. Las nuevas tendencias se centran en el aprendizaje por refuerzo avanzado, que incluye técnicas como el aprendizaje por refuerzo profundo y el aprendizaje por refuerzo distribuido. Estas técnicas permiten a los agentes de IA aprender de manera más eficiente y lograr resultados sorprendentes en áreas como los juegos y la robótica. • IA explicable: La interpretabilidad y explicabilidad de los sistemas de IA son cada vez más importantes. A medida que los algoritmos de IA se vuelven más complejos, comprender cómo y por qué toman decisiones se vuelve esencial. Los investigadores están trabajando en el desarrollo de métodos y técnicas para hacer que los sistemas de IA sean más transparentes y comprensibles, permitiendo a los usuarios y expertos analizar y comprender el razonamiento detrás de las decisiones tomadas por los sistemas de IA.

  6. NUEVAS TENDENCIAS EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL • IA federada y en el borde: La IA federada y en el borde se refiere a la descentralización del procesamiento de datos y modelos de IA. En lugar de enviar todos los datos a un servidor centralizado, los modelos de IA se implementan en dispositivos locales o en redes distribuidas, lo que permite un procesamiento más rápido y eficiente, y reduce la necesidad de transferir grandes volúmenes de datos. Esto es especialmente relevante en aplicaciones de IA en tiempo real, como la conducción autónoma y la Internet de las cosas (IoT). • Interacción hombre-máquina mejorada: Se están desarrollando técnicas de IA para mejorar la interacción entre humanos y máquinas. Esto incluye avances en el procesamiento del lenguaje natural, la comprensión y generación de voz y el reconocimiento de emociones. Facilita la adopción de tecnologías de IA en diferentes ámbitos, como los asistentes virtuales y los chatbots. • Ética y responsabilidad en la IA: Se están desarrollando marcos éticos y pautas para garantizar un uso responsable, justo y transparente de la IA. Esto implica la consideración de temas como la equidad en los algoritmos, la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la responsabilidad legal en caso de mal funcionamiento de los sistemas de IA. Estas son solo algunas de las nuevas tendencias en el campo de la inteligencia artificial. Con el rápido avance de la tecnología, es probable que surjan nuevas ideas y enfoques en el futuro, lo que continuará impulsando el desarrollo y la aplicación de la IA en diversos sectores.

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