Inteligencia Artificial: Visión por Computadora y Robótica

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.

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.