18 Questions
¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje profundo?
Acercar el aprendizaje automático a la inteligencia artificial
¿Qué es el aprendizaje automático según la definición de Arthur Samuel?
La capacidad de aprender sin ser programado explícitamente
¿Qué tipo de información procesan las redes neuronales profundas?
Información de múltiples capas de procesamiento
¿Qué característica tiene el aprendizaje automático en el Feed de noticias de Facebook?
La capacidad de personalizar el Feed de noticias en función de los gustos del usuario
¿Qué relación tiene el aprendizaje profundo con el cerebro humano?
Estudia las funciones de las capas internas del cerebro humano
¿Cuál es el resultado del aprendizaje automático en una computadora?
La capacidad de enseñarse a sí misma a evolucionar a medida que se expone a datos nuevos
¿Cuál es la característica principal de la inteligencia artificial de propósito general?
No está preprogramada para una tarea específica
¿Cuál es el propósito de un agente racional?
Seleccionar una acción que se espera que maximice su medida de rendimiento
¿Cuál es el ejemplo de sensor de un agente humano?
Ojos
¿Cuál es el subconjunto de la IA que incluye técnicas estadísticas abstrusas?
Aprendizaje automático
¿Cuál es el propósito de un actuator en un agente?
Actuar sobre el entorno
¿Cuál es el ejemplo de actuator en un agente robótico?
Varios motores
¿Cuál es la función de la visión en los automóviles autónomos?
Reconocer imágenes
¿Cuál es la característica fundamental de la Inteligencia Artificial en los automóviles autónomos?
Resolución de problemas complejos
¿Cómo se logra la toma de decisiones en los automóviles autónomos?
A través de la razonamiento
¿Cuál es el papel del aprendizaje en la Inteligencia Artificial?
Aprender de la experiencia
¿Qué es necesario para que los sistemas de IA aprendan?
Aprendizaje a través de la experiencia
¿Qué habilidad se utiliza en los automóviles autónomos para reconocer obstáculos en la carretera?
Visión
Study Notes
Automóviles Autónomos
- Utilizan visión y reconocimiento de imágenes en aprendizaje profundo para crear un control automatizado del vehículo
- Resuelve problemas complejos y aprende de la experiencia
- Utiliza aprendizaje para razonar y crear perspectivas
Inteligencia Artificial (IA)
- Ha entrado en nuestra vida cotidiana de manera significativa
- Grandes empresas como Microsoft, Tesla, Google, Facebook, Apple, Amazon, Oracle, Intel, IBM compiten para liderar el mercado de IA
Aprendizaje
- Los seres humanos aprenden mediante la experiencia, razonamiento, y del medio ambiente
- Utilizamos los sentidos: oír, ver, palpar, gustar, oler
- Resolvemos problemas y creamos mediante la teoría de las inteligencias múltiples de Howard Gardner
Aprendizaje Automático
- Definido por Arthur Samuel en 1959 como la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente
- Tipo de IA que ayuda a la capacidad de la computadora para aprender y evolucionar con datos nuevos
Aprendizaje Profundo
- Área de investigación del aprendizaje automático que busca acercar el aprendizaje automático a la IA
- Se relaciona con el estudio de las "redes neuronales profundas" del cerebro humano
Agentes
- Cualquier dispositivo que pueda percibir su entorno a través de sensores y actuar sobre ese entorno a través de actuadores
- Ejemplos: agente humano, agente robótico, agente racional
Inteligencia Artificial
- Técnicas que permiten a las computadoras imitar la inteligencia humana, utilizando lógica, reglas y aprendizaje automático
Learn about the basics of deep learning, a set of algorithms that enables software to train itself for tasks like voice and image recognition, through exposure to multilayer neural networks with large datasets. Explore the history of machine learning and its definition by Arthur Samuel.
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