Inteligencia Artificial: Conceptos Básicos y Avanzados

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Questions and Answers

¿Qué tarea NO puede realizar la inteligencia artificial según el texto?

  • Jugar al ajedrez.
  • Reconocer huellas digitales.
  • Aprender de manera autónoma.
  • Crear y tener autoconciencia como un ser humano. (correct)

¿Cuál es un subconjunto de técnicas dentro de la inteligencia artificial según el texto?

  • Procesamiento de lenguaje natural.
  • Reconocimiento de voz.
  • Interpretación de emociones.
  • Aprendizaje automático o machine learning. (correct)

¿Qué tipo de aprendizaje automático agrupa datos similares entre sí?

  • Aprendizaje por refuerzo.
  • Aprendizaje semi supervisado.
  • Aprendizaje supervisado.
  • Aprendizaje no supervisado. (correct)

¿Qué técnica de aprendizaje automático se basa en prueba y error según el texto?

<p>Aprendizaje por refuerzo. (D)</p> Signup and view all the answers

¿En qué campos se utilizan ampliamente los algoritmos de aprendizaje supervisado según el texto?

<p>Reconocimiento facial, la voz y reconocimiento de huellas digitales. (A)</p> Signup and view all the answers

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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]

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