IA • Renacimiento de la IA • Aplicaciones practicas • Análisis de un producto de IA • Desarrollando un Producto de Software con Servicios de Inteligencia Artificial: Una Guía Paso a Paso
conjunto de tecnologías avanzadas diseñadas para automatizar, optimizar y mejorar procesos, decisiones y la experiencia del cliente, mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, el aprendizaje autónomo y la capacidad de adaptarse y mejorar con el tiempo.
Turing (1936) 2)El Test de Turing (1950) 3)La Descodificación de Enigmas (Segunda Guerra Mundial) 4)El concepto de "Inteligencia Artificial General" (IAG)
término "Inteligencia Artificial" (1956) 2) Desarrollo del Lenguaje de Programación LISP (1958) 3) Desarrollo del Concepto de "Inteligencia Artificial General" 4) Teoría del Razonamiento Formal y el "Agente Racional" 5) El Sistema de "Time Sharing" y el Desarrollo de la Computación Interactiva 6) Desarrollo de la "Teoría de los Circuitos Lógicos" 7) Contribuciones a la Investigación sobre la Comprensión del Lenguaje Natural 8) Concepto de "Autonomía" e "Inteligencia Artificial Ética”
Marcos (Frames) 2) La Máquina de la Mente (The Society of Mind) 3)Investigaciones en Redes Neuronales 4)IA y Cognición Humana 5)Contribuciones a la Robótica 6)El Enfoque Constructivista de la IA 7)Desarrollo del Concepto de "Resolución de Problemas" 8)Creación del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT
la conferencia era explorar la idea de que los principios del razonamiento humano podían ser formalizados y programados en computadoras. Propusieron que una máquina podría ser diseñada para simular todos los aspectos del aprendizaje y la inteligencia. En ese contexto, el término "inteligencia artificial" fue acuñado por John McCarthy.
años 70 y 80. Se trataba de programas informáticos diseñados para imitar la toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico. Ejemplos destacados incluyen MYCIN (diagnóstico médico) y DENDRAL (análisis químico). Las redes neuronales comenzaron a desarrollarse en la década de 1940 con la introducción de modelos como el Perceptrón de Frank Rosenblatt en 1958. Estas redes intentaban emular la estructura y funcionamiento del cerebro humano para procesar información. Primeros intentos
IA (finales de los años 60 - mediados de los 70) • Limitaciones tecnológicas • Excesivas expectativas • Escasez de aplicaciones prácticas ✿ Segundo invierno de la IA (mediados de los años 80 - mediados de los 90) • Altos costos y falta de escalabilidad • Competencia con otras tecnologías • Falta de robustez y adaptabilidad • Frustración de los inversores
en la IA ✿ Expectativas desproporcionadas: ✿ Falta de datos y potencia computacional: ✿ Falta de comprensión del problema de la inteligencia: ✿ Críticas internas: ✿ Contexto económico
Google Assistant, y Siri de Apple. • Diagnóstico Médico – Ejemplo: IBM Watson Health analiza datos médicos para apoyar diagnósticos complejos. • Reconocimiento de Imágenes – Ejemplo: Google Photos clasifica automáticamente imágenes según rostros, objetos o lugares. • Vehículos Autónomos – Ejemplo: Tesla Autopilot y Waymo de Google. • Personalización en E-commerce – Ejemplo: Amazon recomienda productos basándose en el historial de compras y preferencias del usuario. • Sistemas de Detección de Fraude – Ejemplo: PayPal y Visa utilizan IA para identificar transacciones sospechosas en tiempo real. • Análisis Predictivo en la Agricultura – Ejemplo: John Deere utiliza IA para optimizar la siembra y el uso de fertilizantes. • Sistemas de Traducción Automática – Ejemplo: Google Translate y DeepL.
El Tesla Autopilot es un sistema avanzado de asistencia al conductor (ADAS) impulsado por inteligencia artificial que permite a los vehículos Tesla realizar tareas como conducir, frenar, cambiar de carril y estacionarse de manera automatizada en ciertas condiciones. Es un ejemplo emblemático de la aplicación de IA en el sector automotriz.
funciona El sistema utiliza una combinación de tecnologías avanzadas: • Redes neuronales profundas: Procesan datos en tiempo real provenientes de cámaras, radares y sensores ultrasónicos. • Computer Vision: Reconoce señales de tráfico, peatones, vehículos y obstáculos en la carretera. • Aprendizaje automático: Aprende y mejora continuamente a través de millones de millas recorridas por vehículos Tesla en todo el mundo. • Procesamiento de decisiones: Integra los datos sensoriales para tomar decisiones de conducción en fracciones de segundo.
principales • Control crucero adaptativo: Ajusta automáticamente la velocidad del vehículo según el tráfico. • Mantenimiento de carril: Mantiene al vehículo centrado dentro del carril. • Cambio automático de carril: Cambia de carril bajo la supervisión del conductor. • Navegación asistida: Selecciona automáticamente las rutas óptimas en autopistas. • Estacionamiento autónomo: Aparca el vehículo en espacios estrechos con precisión. • Summon: Permite al vehículo moverse de manera remota hacia el propietario.
en la industria • Seguridad: Reduce el error humano, una de las principales causas de accidentes de tránsito. • Eficiencia: Optimiza rutas y reduce el consumo energético. • Experiencia del usuario: Ofrece comodidad y reduce el estrés de la conducción en tráfico denso o viajes largos.
• Supervisión humana necesaria: Actualmente, el conductor debe estar atento y listo para tomar el control en caso de emergencia. • Condiciones específicas: El sistema no está diseñado para operar en todas las condiciones climáticas o de tráfico.
datos: ¿Dónde encontraremos los datos necesarios para entrenar el modelo de IA? • Recopilar datos: Obtener los datos relevantes, asegurando su calidad y representatividad. • Limpiar y preprocesar los datos: Eliminar valores faltantes, corregir inconsistencias y transformar los datos en un formato adecuado para el modelo. • Etiquetado de datos: Si se utiliza aprendizaje supervisado, asignar etiquetas o categorías a los datos para que el modelo pueda aprender a asociar entradas con salidas.
Seleccionar el algoritmo de aprendizaje automático más adecuado para el problema (regresión, clasificación, clustering, etc.). • Considerar la arquitectura: Si se utiliza deep learning, elegir la arquitectura de la red neuronal (CNN, RNN, etc.). • Evaluar el desempeño: Utilizar métricas apropiadas para evaluar el rendimiento del modelo en un conjunto de datos de prueba.
Instalar las librerías y herramientas necesarias (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.). • Entrenar el modelo: Ajustar los hiperparámetros del modelo para obtener el mejor rendimiento posible. • Validar el modelo: Evaluar el modelo en un conjunto de datos de validación para evitar el sobreajuste.
modelo: Incorporar el modelo entrenado en la aplicación de software. • Crear una interfaz: Diseñar una interfaz de usuario intuitiva para que los usuarios interactúen con el modelo. • Optimizar el rendimiento: Asegurar que la aplicación funcione de manera eficiente, especialmente si se trata de una aplicación en tiempo real.
plataforma adecuada para desplegar la aplicación (cloud, servidor local, dispositivo móvil). • Monitorear el rendimiento: Supervisar el rendimiento del modelo en producción y realizar ajustes si es necesario. • Actualizar el modelo: Retrenar el modelo periódicamente con nuevos datos para mantener su precisión.
librerías como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), R. • Plataformas en la nube: Google Cloud Platform, AWS, Azure. • Herramientas de visualización: Matplotlib, Seaborn. • Frameworks de desarrollo web: Django, Flask, React.
que pueda responder a preguntas de los clientes sobre un producto. 2)Recopilación de datos: Recolectar un conjunto de preguntas y respuestas comunes. 3)Selección del modelo: Utilizar un modelo de lenguaje natural (NLP) como BERT para entender el lenguaje natural. 4)Entrenamiento del modelo: Entrenar el modelo con las preguntas y respuestas. 5)Implementación: Integrar el modelo en una aplicación de mensajería o en una página web.
perpetúe sesgos o discrimine. • Seguridad: Proteger los datos sensibles y garantizar la privacidad de los usuarios. • Interpretabilidad: En algunos casos, es importante poder explicar cómo el modelo llega a una determinada conclusión. En resumen: Desarrollar un producto de software con IA requiere un enfoque iterativo y colaborativo. La clave está en comprender el problema, seleccionar las herramientas adecuadas y evaluar continuamente el desempeño del modelo.
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