Inteligencia Artificiale

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Inteligencia Artificial
Hever Geovanny Rodríguez Arévalo
Mapa Mental por Hever Geovanny Rodríguez Arévalo, actualizado hace 5 días
Hever Geovanny Rodríguez Arévalo
Creado por Hever Geovanny Rodríguez Arévalo hace 5 días
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Resumen del Recurso

Inteligencia Artificiale
  1. Qué es la IA
    1. La definición de Inteligencia Artificial se refiere al campo de la informática que se centra en la creación de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Esto incluye capacidades como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones.
      1. Ramas de la IA (IA débil y fuerte)
        1. La IA débil se centra en sistemas específicos que están diseñados para realizar tareas específicas, como jugar al ajedrez o reconocer patrones en datos. En contraste, la IA fuerte busca desarrollar sistemas que igualen o superen la inteligencia humana en una amplia gama de actividades cognitivas.
      2. Tipos de Inteligencia Artificial
        1. IA basada en reglas
          1. Utiliza reglas y lógica simbólica para realizar tareas específicas. Es adecuada para dominios donde las reglas son claras y bien definidas.
          2. Aprendizaje automático (Machine Learning)
            1. Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de datos y mejorar con la experiencia sin necesidad de programación explícita.
            2. Redes neuronales artificiales
              1. Modelos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano que se utilizan en tareas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y la traducción automática.
            3. Ética y Desafíos de la Inteligencia Artificial
              1. Impacto en el empleo
                1. Debate sobre cómo la IA podría automatizar trabajos y cambiar el mercado laboral.
                2. Privacidad y seguridad
                  1. Preocupaciones sobre el uso de datos personales y la vulnerabilidad de sistemas AI a ataques cibernéticos.
                  2. Sesgo algorítmico y equidad
                    1. Problemas relacionados con la discriminación inherente en los modelos de IA debido a la calidad y la representación de los datos utilizados para entrenarlos.
                  3. Herramientas y Tecnologías Relacionadas
                    1. Python y bibliotecas de IA (TensorFlow, PyTorch)
                      1. Lenguaje de programación ampliamente utilizado en el desarrollo de aplicaciones de IA y bibliotecas especializadas para entrenamiento de modelos y análisis de datos.
                      2. Plataformas de IA (IBM Watson, Google AI)
                        1. Herramientas y servicios ofrecidos por empresas para facilitar el desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA.
                      3. Futuro de la Inteligencia Artificial
                        1. IA generalizada (AGI)
                          1. Búsqueda de sistemas de IA que puedan realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer.
                          2. Implicaciones socioeconómicas
                            1. Discusión sobre cómo la IA podría impactar la economía global, el empleo y la distribución de la riqueza.
                          3. Personalidades y Contribuciones Clave en IA
                            1. Investigadores destacados
                              1. Individuos como Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio que han hecho contribuciones significativas al campo del aprendizaje profundo y las redes neuronales.
                              2. Empresas líderes en IA
                                1. Organizaciones como DeepMind y OpenAI que están a la vanguardia de la investigación y el desarrollo de tecnologías de IA.

                              Recursos multimedia adjuntos

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