| En Este Tutorial sobre inteligencia artificial Estudiarás las siguientes bases de IA | |
|---|---|
| Introducción a los niveles de inteligencia artificial | |
| Historia de la Inteligencia Artificial | |
| Objetivos de la Inteligencia Artificial | |
| Subcampos de la Inteligencia Artificial | |
| Tipos de Inteligencia Artificial | |
| IA versus aprendizaje automático | |
| ¿Dónde se usa la IA? Ejemplos | |
| ¿Por qué la IA está en auge ahora? |
( La inteligencia artificial ) es la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas, como las personas, como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas. El punto de referencia para la IA es el nivel humano, que se refiere a los equipos de razonamiento, palabra y visión.
Introducción a los niveles de inteligencia artificial
Actualmente, la IA se utiliza en casi todos los sectores, lo que ofrece una ventaja tecnológica para todas las empresas que integran la IA a escala. Según Mackinsey, la IA puede crear $ 600 mil millones en comercio minorista, lo que traerá un 50% más de crecimiento en el sector bancario que otros métodos de análisis. En el campo del transporte y la logística, el crecimiento potencial de los ingresos es un 89% mayor.
En particular, si una organización usa IA para su equipo de marketing, puede automatizar actividades mundanas y recurrentes, permitiendo que un representante de ventas se concentre en construir relaciones, sobre la educación de clientes potenciales, etc. RE. Una compañía llamada Gong proporciona servicios de inteligencia de conversación. Cada vez que un representante de ventas hace una llamada, la máquina registra, transcribe y analiza el chat. El vicepresidente puede usar análisis y recomendaciones sobre inteligencia artificial para desarrollar una estrategia ganadora.[
En resumen, la IA proporciona tecnologías avanzadas para trabajar con datos complejos que una persona no puede administrar. AI automatiza trabajos redundantes, permitiendo a los empleados concentrarse en actividades con alto valor agregado. Cuando la IA se implementa a escala, conduce a menores costos y mayores ingresos. Historia de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una palabra de moda hoy en día, aunque este término no es nuevo. En 1956, expertos de diversos campos decidieron organizar un proyecto de investigación de verano sobre IA. Cuatro mentes brillantes dirigieron el proyecto: John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Universidad de Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) y Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).
¿Qué es la inteligencia artificial ( AI )
( La inteligencia artificial ) es la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas, como las personas, como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas. El punto de referencia para la IA es el nivel humano, que se refiere a los equipos de razonamiento, palabra y visión.
Introducción a los niveles de inteligencia artificial
Actualmente, la IA se utiliza en casi todos los sectores, lo que ofrece una ventaja tecnológica para todas las empresas que integran la IA a escala. Según Mackinsey, la IA puede crear $ 600 mil millones en comercio minorista, lo que traerá un 50% más de crecimiento en el sector bancario que otros métodos de análisis. En el campo del transporte y la logística, el crecimiento potencial de los ingresos es un 89% mayor.
En particular, si una organización usa IA para su equipo de marketing, puede automatizar actividades mundanas y recurrentes, permitiendo que un representante de ventas se concentre en construir relaciones, sobre la educación de clientes potenciales, etc. RE. Una compañía llamada Gong proporciona servicios de inteligencia de conversación. Cada vez que un representante de ventas hace una llamada, la máquina registra, transcribe y analiza el chat. El vicepresidente puede usar análisis y recomendaciones sobre inteligencia artificial para desarrollar una estrategia ganadora.[
En resumen, la IA proporciona tecnologías avanzadas para trabajar con datos complejos que una persona no puede administrar. AI automatiza trabajos redundantes, permitiendo a los empleados concentrarse en actividades con alto valor agregado. Cuando la IA se implementa a escala, conduce a menores costos y mayores ingresos. Historia de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una palabra de moda hoy en día, aunque este término no es nuevo. En 1956, expertos de diversos campos decidieron organizar un proyecto de investigación de verano sobre IA. Cuatro mentes brillantes dirigieron el proyecto: John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Universidad de Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) y Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).
Aquí hay una breve historia de inteligencia artificial:
| Año | Evento |
|---|---|
| 1923 | Karel Čapek utiliza el nombre «Universal Rossum’s Robots», acuñando la palabra «robot» en inglés por primera vez. |
| 1943 | Se establecen los cimientos de las redes neuronales. |
| 1945 | Isaac Asimov, graduado de la Universidad de Columbia, utiliza el término «robótica». |
| 1956 | John McCarthy utiliza por primera vez el término «Inteligencia Artificial» y se presenta el primer programa de IA en la Universidad Carnegie Mellon. |
| 1964 | Danny Bobrow presenta su tesis en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, mostrando cómo las computadoras pueden entender el lenguaje natural. |
| 1969 | Científicos del Stanford Research Institute desarrollan Shakey, un robot equipado con una locomotora y capaz de solucionar problemas. |
| 1979 | Se construye el primer automóvil autónomo controlado por computadora, el Stanford Cart. |
| 1990 | Se realizan demostraciones significativas de aprendizaje automático. |
| 1997 | El programa de ajedrez Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. |
| 2000 | Los robots interactivos para uso doméstico se vuelven comercialmente disponibles y MIT presenta a Kismet, un robot con una cara que expresa emociones. |
| 2006 | La IA comienza a utilizarse en el mundo de los negocios, con empresas como Facebook, Netflix y Twitter. |
| 2012 | Google lanza «Google Now», una función de aplicación para Android que proporciona pronósticos para el usuario. |
| 2018 | El proyecto de IBM «Debater» discute temas complejos con dos expertos en debates importantes y se desempeño excepcionalmente bien. |
Estos son los objetivos principales de la IA:
1) Facilitar la interacción de los humanos con las máquinas de una manera más natural y eficiente.
2) Ayudar a reducir la cantidad de tiempo necesario para realizar tareas específicas.
3) Mejorar la precisión y rapidez de los diagnósticos médicos.
4) Ayudar a las personas a aprender nueva información más rápidamente.
5)Mejorar la comunicación entre humanos y máquinas.
Subcampos de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es una rama de la informática que se dedica al estudio de cómo las máquinas pueden simular la inteligencia humana para resolver problemas y tomar decisiones. Dentro de esta disciplina, existen varios subcampos que se enfocan en distintos aspectos del procesamiento de información. A continuación, se presentan algunos de los subcampos más importantes de la Inteligencia Artificial
Aprendizaje Automático
El Aprendizaje Automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial que se dedica al estudio de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de experiencias y ejemplos. Se basa en la idea de que se pueden identificar patrones en los datos y utilizarlos para hacer predicciones futuras. La principal diferencia con las reglas de codificación fija es que la máquina aprende a encontrar dichas reglas por sí misma, en lugar de recibirlas como una instrucción explícita.
Aprendizaje Profundo
El Aprendizaje Profundo es una rama del Aprendizaje Automático que se enfoca en la utilización de múltiples capas de procesamiento para extraer características de los datos. El objetivo es construir modelos de predicción más complejos y precisos. La profundidad del modelo está representada por el número de capas en el modelo. Por ejemplo, el modelo Google LeNet para el reconocimiento de imágenes cuenta con 22 capas.
Procesamiento de Lenguaje Natural
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) se refiere al estudio de cómo las máquinas pueden entender y procesar el lenguaje humano. Las técnicas de PLN se utilizan para construir modelos predictivos a partir de grandes bases de datos. Estos modelos se basan en el sistema nervioso humano y se utilizan para realizar tareas como la comprensión de imágenes, el aprendizaje humano y la conversión de texto a voz.
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¿Qué es el sistema experto en IA? Aprende con ejemplos.Sistemas Expertos
Los Sistemas Expertos son sistemas de toma de decisiones basados en computadora que utilizan hechos y heurísticas para resolver problemas complejos. Estos sistemas son considerados uno de los niveles más altos de la inteligencia artificial, ya que son capaces de razonar y tomar decisiones basadas en reglas y conocimientos previos. El objetivo principal de un sistema experto es resolver los problemas más complejos en un dominio específico.
Lógica Difusa
La Lógica Difusa es una rama de la Inteligencia Artificial que se enfoca en el manejo de la incertidumbre y la verdad parcial. La lógica difusa permite trabajar con valores de verdad de las variables en cualquier número real entre 0 y 1, en lugar de simplemente verdadero o falso. Esto permite que los sistemas de inteligencia artificial sean más flexibles y adaptables a situaciones donde no se tiene una certeza completa. En la vida real, es común encontrarnos con situaciones donde no podemos decidir si una afirmación es verdadera o falsa, y la lógica difusa proporciona un marco para trabajar con esta incertidumbre.
Tipos de Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que tiene como objetivo crear máquinas inteligentes que imiten la capacidad humana de pensar y resolver problemas. Hay varios tipos de IA que se han desarrollado en la última década, cada uno con su propio conjunto de técnicas y aplicaciones.
A continuación se presentan algunos de los principales tipos de IA:
Narrow AI:Este tipo de IA se centra en una tarea específica y utiliza la inteligencia para realizarla de manera eficiente. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de voz y los chatbots son ejemplos de IA estrecha.
IA general: Este tipo de IA se refiere a la capacidad de una máquina para realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer. La IA general es el objetivo final de la investigación en IA, pero aún no se ha logrado.
IA basada en reglas: La IA basada en reglas se basa en un conjunto de reglas predeterminadas que se aplican a un conjunto de datos de entrada. El sistema entonces produce una salida correspondiente. Por ejemplo, un sistema de recomendación en línea puede utilizar reglas basadas en la historia de compras de un usuario para ofrecer recomendaciones personalizadas.
Árbol de decisiones de IA: La IA del árbol de decisiones es similar a la IA basada en reglas en el sentido de que utiliza conjuntos de reglas predeterminadas para tomar decisiones. Sin embargo, el árbol de decisión también permite la ramificación y el bucle para considerar diferentes opciones. Por ejemplo, una empresa puede utilizar un árbol de decisión para decidir si otorgar o no un préstamo en función de la historia crediticia de un cliente.
Super AI: Este tipo de IA es el que se acerca más a la IA general y permite que las computadoras entiendan el lenguaje humano y respondan de manera natural. Los chatbots avanzados y los asistentes virtuales como Siri y Alexa son ejemplos de Super AI.
Inteligencia robótica: La inteligencia robótica es un tipo de IA que permite que los robots tengan habilidades cognitivas complejas, incluyendo el razonamiento, la planificación y el aprendizaje. Por ejemplo, los robots en fábricas pueden utilizar IA para optimizar la producción y minimizar los errores.En resumen, cada tipo de IA tiene su propio conjunto de técnicas y aplicaciones, y el objetivo final de la IA es lograr la IA general que pueda realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer.
«Diferencias entre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático»
La mayor parte de nuestros dispositivos diarios, desde teléfonos inteligentes hasta internet, utilizan Inteligencia Artificial. A menudo, las grandes empresas que desean promocionar su última innovación utilizan indistintamente los términos IA y aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje automático y la IA son diferentes en algunos aspectos.
La IA, o inteligencia artificial, es la ciencia de entrenar máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El término fue acuñado en la década de 1950, cuando los científicos comenzaron a explorar cómo las computadoras podían resolver problemas por sí mismas.
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Aprendizaje Automático M L: Conceptos Básicos para Principiantes
«La inteligencia artificial es un concepto que busca dotar a una computadora de propiedades similares a las habilidades humanas. Es como intentar replicar el funcionamiento de nuestro cerebro, el cual calcula y procesa el mundo que nos rodea sin esfuerzo aparente. La IA es una disciplina científica que busca emular estas habilidades.
Por otro lado, el aprendizaje automático es un subconjunto específico de la IA que se enfoca en el entrenamiento de una máquina para que aprenda por sí sola. Los modelos de aprendizaje automático buscan patrones en los datos y tratan de generar conclusiones a partir de ellos. En otras palabras, la máquina no necesita ser programada explícitamente por una persona. Los programadores simplemente proporcionan algunos ejemplos y la computadora aprende qué hacer con ellos.»
En este tutorial para principiantes sobre IA, se pueden encontrar varios ejemplos de sus aplicaciones:¿Dónde se usa la IA? Ejemplos?
La IA se utiliza ampliamente para reducir o evitar tareas repetitivas. La IA es capaz de realizar tareas repetitivas sin fatigarse, ya que nunca descansa y no se ve afectada por la tarea en cuestión.
La inteligencia artificial mejora productos ya existentes. Antes de la llegada del aprendizaje automático, los productos principales se construían sobre reglas de código duro. Con la IA, se mejoran las funciones del producto en lugar de diseñar uno nuevo desde cero. Un ejemplo de esto es la función de etiquetado de amigos en Facebook, que antes se hacía manualmente y ahora se sugiere con la ayuda de la IA.
La IA se utiliza en todas las industrias, desde el marketing hasta la cadena de suministro, las finanzas y la industria alimentaria. Según una encuesta de McKinsey, los campos de la IA que lideran en la actualidad son los servicios financieros y la comunicación de alta tecnología.
La red neuronal ha estado disponible desde los años noventa, con el artículo seminal de Yann LeCun. Sin embargo, no fue hasta alrededor del año 2012 que comenzó a hacerse famosa, impulsada por tres factores críticos:
- Hardware
- Datos
- Algoritmo
El aprendizaje automático es un campo experimental que requiere datos para probar nuevas ideas o enfoques. Con el auge de Internet, los datos se volvieron más fácilmente accesibles. Además, empresas gigantes como NVIDIA y AMD han desarrollado chips gráficos de alto rendimiento para el mercado de los juegos.
La importancia del hardware en el aprendizaje automático.
Durante los últimos veinte años, la potencia de la CPU ha aumentado significativamente, permitiendo a los usuarios entrenar modelos de aprendizaje profundo en sus computadoras portátiles. Sin embargo, para procesar modelos más complejos, como los utilizados en visión por computadora o aprendizaje profundo, se requiere una máquina más potente. Gracias a la inversión de empresas como NVIDIA y AMD, ahora está disponible una nueva generación de GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico) que permiten cálculos paralelos y aceleran significativamente el procesamiento.
Por ejemplo, con una GPU NVIDIA TITAN X, se pueden entrenar modelos de aprendizaje profundo en solo dos días, en comparación con las semanas necesarias con una CPU tradicional. Además, las grandes empresas utilizan clústeres de GPU, como las NVIDIA Tesla K80, para entrenar modelos aún más grandes, lo que ayuda a reducir los costos del centro de datos y aumenta el rendimiento.
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Matriz de Confusión en el Aprendizaje Automático: con EjemplosDatos
Los datos son el combustible que impulsa el aprendizaje profundo y, por lo tanto, son fundamentales para la inteligencia artificial. Sin datos, no hay manera de que la IA pueda aprender y mejorar.
En la actualidad, gracias a los avances tecnológicos, es más fácil que nunca almacenar grandes cantidades de datos en centros de datos. La revolución de Internet ha hecho posible la recopilación y distribución masiva de datos, lo que alimenta los algoritmos de aprendizaje automático.
Por ejemplo, las redes sociales como Flickr e Instagram tienen millones de imágenes etiquetadas que pueden ser utilizadas para entrenar modelos de redes neuronales sin necesidad de recopilar y etiquetar los datos manualmente.
La combinación de inteligencia artificial y datos es altamente valorada en el mundo empresarial ya que permite a las empresas obtener respuestas precisas y útiles a partir de sus datos. En un mundo donde todas las empresas pueden tener acceso a las mismas tecnologías, la que tenga acceso a una mayor cantidad y variedad de datos tendrá una ventaja competitiva.
De hecho, cada día se crean alrededor de 2,2 exabytes (o 2,2 mil millones de gigabytes) de datos en todo el mundo, lo que subraya la importancia de tener acceso a fuentes de datos excepcionalmente diversas para poder encontrar patrones y aprender en un volumen sustancial.
Los algoritmos
Los algoritmos son una parte fundamental del desarrollo de la inteligencia artificial, ya que son el cerebro que guía el proceso de aprendizaje y toma de decisiones. A medida que la tecnología ha avanzado, los algoritmos de IA han evolucionado para ser más precisos y efectivos.
Las redes neuronales, que son la base de muchas aplicaciones de IA, se han mejorado significativamente desde su creación. A través de la investigación y el desarrollo continuo, los algoritmos de aprendizaje profundo han mejorado para ser más precisos y capaces de manejar grandes volúmenes de datos.
El enfoque de la inteligencia artificial es permitir que las máquinas aprendan por sí mismas, y los algoritmos de aprendizaje progresivo son una herramienta clave para lograr este objetivo. Estos algoritmos permiten que la máquina aprenda de manera autónoma y ajuste su programación en función de los datos que recibe. Esto ha llevado a una mayor eficiencia y precisión en muchas aplicaciones de IA, desde la detección de fraudes hasta la conducción autónoma.
En resumen, los algoritmos son esenciales para el funcionamiento de la inteligencia artificial, y su mejora continua es clave para avanzar en el campo de la IA y hacer posible nuevas aplicaciones y tecnologías.
Resumen
La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina en constante evolución que se enfoca en entrenar máquinas para que puedan realizar tareas que antes solo podían hacer los humanos. A lo largo de los años, los métodos para entrenar las máquinas han evolucionado desde los programadores escribiendo líneas de código para cada posible situación, hasta el uso de datos y algoritmos más avanzados que permiten que las máquinas aprendan a través de la experiencia.
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Aprendizaje Automático Supervisado: Concepto, Algoritmos y EjemplosUna de las principales características que hace que una IA sea poderosa es la cantidad y diversidad de los datos que se le proporcionan. Por ejemplo, una máquina puede aprender varios idiomas si se le proporcionan suficientes palabras y frases en cada idioma. Además, las máquinas pueden aprender de manera más efectiva si se les proporciona una gran cantidad de datos heterogéneos, lo que les permite encontrar patrones y relaciones que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
La IA es una tecnología en constante crecimiento y desarrollo, y está siendo cada vez más utilizada en una amplia gama de industrias. Los inversores están invirtiendo miles de millones de dólares en nuevas empresas y proyectos relacionados con la IA, y se espera que su impacto en la economía sea significativo en las próximas décadas.
Existen diferentes tipos de IA, cada uno con sus propias características y usos. La IA general es aquella que se enfoca en la inteligencia artificial en su forma más amplia, mientras que la IA basada en reglas se enfoca en seguir un conjunto de reglas específicas para tomar decisiones. La IA del árbol de decisiones se enfoca en tomar decisiones basadas en un conjunto de opciones y posibles resultados, y la Súper IA es una IA teórica capaz de realizar cualquier tarea cognitiva que un ser humano pueda hacer.
