Quiz de Conceptos Básicos de Inteligencia Artificial

Study Notes

La inteligencia artificial (IA) se define como la capacidad de dispositivos artificiales de realizar tareas propias de una inteligencia humana.
IA no necesariamente tiene que ser idéntica a la inteligencia humana, pero es un tema complicado.
IA ha logrado realizar tareas como jugar ajedrez y otras actividades que requieren cálculo y memoria.
Sin embargo, IA todavía no puede aprender, crear ni tener autoconciencia como una inteligencia humana.
El aprendizaje automático o machine learning es un subconjunto de técnicas que permite a un algoritmo modificar su propio comportamiento basándose en los datos que posee o en su propio desempeño.
Existen diferentes tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y semi supervisado.
El aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados para entrenar al algoritmo.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado se usan ampliamente en varios campos, incluyendo el reconocimiento facial, la voz y el reconocimiento de huellas digitales, entre otros.
Los nuevos tipos de algoritmos de aprendizaje automático, como los no supervisados, agrupan datos similares entre sí.
El aprendizaje por refuerzo actúa a través de prueba y error y se usa ampliamente para aprender a jugar.
Las técnicas de aprendizaje automático más potentes incluyen redes neuronales, estadística y probabilidad clásicas, árboles de decisión y k-NN, entre otras.
La comunidad científica está very activa en el campo de la IA y la investigación y desarrollo de nuevas técnicas continúan avanzando rápidamente.

[Música]

Description

Learn about the fundamental concepts of artificial intelligence (AI) like machine learning, supervised and unsupervised learning, reinforcement learning, and powerful techniques such as neural networks and decision trees. Explore how AI has advanced in tasks like playing chess, facial recognition, and more.