Inteligencia Artificial: Visión por Computadora y Robótica

Study Notes

Inteligencia Artificial

Computer Vision

Definición: Campo de la IA que permite a las computadoras interpretar y comprender el contenido de imágenes y videos.
Aplicaciones:
- Reconocimiento facial: Identificación de personas en imágenes.
- Detección de objetos: Localización y clasificación de objetos en una escena.
- Segmentación de imagen: Dividir una imagen en regiones para facilitar el análisis.
Técnicas:
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Arquitectura común para tareas de visión por computador.
- Algoritmos de procesamiento de imágenes: Manipulación y análisis de imágenes digitales.

Robotics

Definición: Rama de la IA que se centra en el diseño, construcción y operación de robots.
Componentes:
- Sensores: Dispositivos que permiten a los robots percibir su entorno (ej. cámaras, LIDAR).
- Actuadores: Mecanismos que permiten a los robots realizar acciones (ej. motores, brazos robóticos).
Aplicaciones:
- Automatización industrial: Robots utilizados en fábricas para ensamblaje y fabricación.
- Drones: Robots aéreos para entrega de productos y monitoreo.
- Robots sociales: Interacción con humanos en entornos domésticos o de atención.

Machine Learning

Definición: Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente.
Tipos:
- Aprendizaje supervisado: Modelos entrenados con datos etiquetados.
- Aprendizaje no supervisado: Modelos identifican patrones en datos no etiquetados.
- Aprendizaje por refuerzo: Agentes que aprenden a tomar decisiones a través de recompensas y penalizaciones.
Técnicas:
- Algoritmos de regresión: Predicción de valores continuos.
- Clasificadores: Asignación de categorías a datos (ej. árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial).
- Redes neuronales: Modelos complejos que imitan el funcionamiento del cerebro humano para tareas de aprendizaje profundo.

Visión por Computadora

Definición: Permite que las computadoras interpreten y comprendan el contenido de imágenes y videos.
Aplicaciones:
- Reconocimiento facial: Identifica personas en imágenes.
- Detección de objetos: Localiza y clasifica objetos en una escena.
- Segmentación de imagen: Divide una imagen en regiones para facilitar el análisis.
Técnicas:
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Arquitectura común para tareas de visión por computador.
- Algoritmos de procesamiento de imágenes: Manipulan y analizan imágenes digitales.

Robótica

Definición: Rama de la IA que se centra en el diseño, construcción y operación de robots.
Componentes:
- Sensores: Permiten a los robots percibir su entorno (ej. cámaras, LIDAR).
- Actuadores: Mecanismos que permiten a los robots realizar acciones (ej. motores, brazos robóticos).
Aplicaciones:
- Automatización industrial: Los robots se utilizan en fábricas para ensamblaje y fabricación.
- Drones: Robots aéreos para entrega de productos y monitoreo.
- Robots sociales: Interacción con humanos en entornos domésticos o de atención.

Machine Learning

Definición: Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente.
Tipos:
- Aprendizaje supervisado: Modelos entrenados con datos etiquetados.
- Aprendizaje no supervisado: Modelos identifican patrones en datos no etiquetados.
- Aprendizaje por refuerzo: Agentes que aprenden a tomar decisiones a través de recompensas y penalizaciones.
Técnicas:
- Algoritmos de regresión: Predicción de valores continuos.
- Clasificadores: Asignación de categorías a datos (ej. árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial).
- Redes neuronales: Modelos complejos que imitan el funcionamiento del cerebro humano para tareas de aprendizaje profundo.

Description

Explora los fundamentos de la visión por computadora y la robótica en este cuestionario. Aprenderás sobre definiciones, aplicaciones y técnicas relacionadas con el procesamiento de imágenes y el diseño de robots. Ideal para estudiantes interesados en la inteligencia artificial.