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Redes neuronales profundas, modelos probabilísticos profundos, aprendizaje por refuerzo, toma de decisiones óptimas, modelos probabilísticos, programación probabilística, aprendizaje de preferencias, exploración interactiva, aprendizaje de reglas, …
en metodologías fundamentales y novedosas aplicaciones innovadoras en beneficio de la sociedad y la economía en áreas como la industria 4.0, la comprensión de textos, la automoción, las construcciones, las predicciones de tráfico, la fenotipia de plantas, la cognición humana, …
Aprendizaje automático, visión por ordenador, robótica, procesamiento del lenguaje natural, minería de textos, ciencia cognitiva computacional, minería de datos, exploración interactiva de datos, ingeniería del conocimiento, y muchos más
grupos de investigación de la TU Darmstadt para coordinar y hacer avanzar la investigación básica sobre IA. Según John McCarthy, uno de los fundadores de este campo, la IA es «la ciencia y la ingeniería para crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes». Está relacionada con la
se aborda en el entorno único que ofrecen la TU Darmstadt, su Departamento de Informática y su Centro de Ciencias Cognitivas. Por lo tanto, si está interesado en la investigación de la IA, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
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El aprendizaje profundo (también conocido como aprendizaje estructurado profundo) forma parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático basados en redes neuronales artificiales con aprendizaje de representación. El aprendizaje puede ser supervisado, semisupervisado o no supervisado[1][2][3].
Las arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales profundas, las redes de creencias profundas, el aprendizaje de refuerzo profundo, las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales convolucionales, se han aplicado a campos como la visión por ordenador, el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, la bioinformática, el diseño de fármacos, el análisis de imágenes médicas, la inspección de materiales y los programas de juegos de mesa, en los que han producido resultados comparables y, en algunos casos, superiores al rendimiento de los expertos humanos[4][5][6][7].
Las redes neuronales artificiales (RNA) se inspiran en el procesamiento de la información y los nodos de comunicación distribuidos en los sistemas biológicos. Las RNA tienen varias diferencias con los cerebros biológicos. En concreto, las redes neuronales artificiales tienden a ser estáticas y simbólicas, mientras que el cerebro biológico de la mayoría de los organismos vivos es dinámico (plástico) y analógico[8][9][10].
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This Steven Spielberg film had an estimated production cost of US$ 100,000,000 and was produced and/or financed by Stanley Kubrick Productions, WB., DreamWorks SKG and Amblin Entertainment.DISTRIBUTORS OF THIS FILM in its original language in Argentina, Mexico and United States.
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La inteligencia artificial (IA) conversacional se refiere a tecnologías, como los chatbots o los agentes virtuales, con los que los usuarios pueden hablar. Utilizan grandes volúmenes de datos, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para ayudar a imitar las interacciones humanas, reconociendo las entradas de voz y texto y traduciendo sus significados en varios idiomas.
La IA conversacional combina el procesamiento del lenguaje natural (PLN) con el aprendizaje automático. Estos procesos de PNL fluyen en un bucle de retroalimentación constante con los procesos de aprendizaje automático para mejorar continuamente los algoritmos de IA. La IA conversacional tiene componentes principales que le permiten procesar, comprender y generar respuestas de forma natural.
El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial, formado por un conjunto de algoritmos, características y conjuntos de datos que se mejoran continuamente con la experiencia. A medida que aumenta la entrada de datos, la máquina de la plataforma de IA mejora en el reconocimiento de patrones y lo utiliza para hacer predicciones.
El procesamiento del lenguaje natural es el método actual de análisis del lenguaje con la ayuda del aprendizaje automático utilizado en la IA conversacional. Antes del aprendizaje automático, la evolución de las metodologías de procesamiento del lenguaje pasó de la lingüística a la lingüística computacional y al procesamiento estadístico del lenguaje natural. En el futuro, el aprendizaje profundo hará avanzar aún más las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de la IA conversacional.
