Introduccion a la inteligencia artificial
la inteligencia artificial: una…
Este curso está diseñado específicamente para los empleados y los responsables de la toma de decisiones que buscan obtener una comprensión fundamental de la IA en su trabajo. A través de estudios de casos relevantes de implementación exitosa de tecnologías de IA en el sector de las tecnologías financieras, el comercio minorista y la atención sanitaria, los participantes en el curso obtendrán un vocabulario conceptual y la capacidad de identificar los procesos de trabajo en los que se pueden aplicar diversos tipos de IA. Los participantes serán capaces de encontrar productos relevantes en el mercado que puedan optimizar sus procesos, comunicar sus necesidades y comprender las limitaciones de la tecnología. Además, los participantes conceptualizarán ideas y las comunicarán a su equipo de desarrollo cuando hablen de la estrategia de IA. Durante el curso nos sumergiremos en ejemplos como el de Gucci, que utiliza la visión por ordenador para relacionarse con sus clientes, o el de Autodesk, que utiliza la IA para diseñar nuevos productos. El curso disparará su imaginación sobre cómo utilizar la IA y le enseñará a crear valor para su organización o negocio aplicando el pensamiento de la IA.
En la primera parte, hablaremos de lo que significa que algo se considere IA. Se introducen los conceptos básicos, seguidos de un breve ejemplo para consolidar los conocimientos. Aprenderemos sobre los siguientes temas: Aprendizaje profundo y redes neutras, qué son y cómo se utilizan.
introducción a la inteligencia artificial
Este libro de texto accesible y atractivo presenta una introducción concisa al apasionante campo de la inteligencia artificial (IA). La amplia discusión cubre las subdisciplinas clave dentro del campo, describiendo algoritmos prácticos y aplicaciones concretas en las áreas de agentes, lógica, búsqueda, razonamiento bajo incertidumbre, aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje de refuerzo. Totalmente revisado y actualizado, esta esperada segunda edición también incluye nuevo material sobre el aprendizaje profundo.Temas y características:ingIdeal para los cursos o módulos de base sobre la IA, este libro de texto de fácil lectura ofrece una excelente visión general del campo para los estudiantes de ciencias de la computación y otras disciplinas técnicas, que no requieren más que un nivel de escuela secundaria de conocimientos de matemáticas para entender el material.Dr. Wolfgang Ertel es un profesor en el Instituto de Inteligencia Artificial en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Ravensburg-Weingarten, Alemania.
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*Coches autoconducidos: Estos utilizan una combinación de visión por ordenador, reconocimiento de imágenes y aprendizaje profundo para crear una habilidad automatizada para pilotar un vehículo mientras se mantiene en un carril determinado y evita obstáculos inesperados, como los peatones.
*AI en los negocios. La automatización de procesos robóticos se está aplicando a tareas muy repetitivas que normalmente realizan los humanos. Los algoritmos de aprendizaje automático se están integrando en plataformas de análisis y CRM para descubrir información sobre cómo servir mejor a los clientes.
* La IA en la educación. La IA puede automatizar las calificaciones, dando a los educadores más tiempo. La IA puede evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades, ayudándoles a trabajar a su propio ritmo. Los tutores de IA pueden proporcionar apoyo adicional a los estudiantes, asegurando que se mantengan en el camino. La IA podría cambiar dónde y cómo aprenden los alumnos, e incluso sustituir a algunos profesores.
inteligencia general artificial
Algunos relatos populares utilizan el término «inteligencia artificial» para describir las máquinas que imitan las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con la mente humana, como el «aprendizaje» y la «resolución de problemas», sin embargo, esta definición es rechazada por los principales investigadores de la IA[b].
A medida que las máquinas son cada vez más capaces, las tareas que se consideran que requieren «inteligencia» se eliminan a menudo de la definición de IA, un fenómeno conocido como efecto IA[3]. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres se excluye con frecuencia de las cosas que se consideran IA,[4] al haberse convertido en una tecnología rutinaria[5].
La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956, y en los años posteriores ha experimentado varias oleadas de optimismo,[6][7] seguidas de decepción y pérdida de financiación (lo que se conoce como «invierno de la IA»),[8][9] seguidas de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada.[7][10] La investigación en IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes desde su fundación, incluyendo la simulación del cerebro, la modelización de la resolución de problemas humanos, la lógica formal, las grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático estadístico altamente matemático ha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado ser muy exitosa, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y el mundo académico[11][10].
