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Questions and Answers
Asocia los tipos de IA con sus definiciones:
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IA Generativa = Produce textos originales y imágenes IA No Generativa = Utiliza datos existentes para tomar decisiones
Empareja las funciones con los tipos de IA correspondientes:
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Generación de Texto = IA Generativa Clasificación de Datos = IA No Generativa Generación de Imágenes = IA Generativa Predicción de Resultados = IA No Generativa
Asocia los ejemplos de IA Generativa con sus aplicaciones:
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GPT = Generación de texto DALL-E = Creación de imágenes DeepBach = Composición musical Chatbots avanzados = Interacción natural
Empareja las tareas específicas con el tipo de IA adecuado:
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Relaciona las capacidades de la IA con su tipo:
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Asocia las técnicas de inteligencia artificial con sus respectivas aplicaciones:
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Asocia los modelos de aprendizaje automático con su uso principal:
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Empareja los campos de aplicación de la IA con sus ejemplos:
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Asocia los tipos de IA con sus características:
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Relaciona las técnicas de IA con sus ejemplos específicos:
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Study Notes
Inteligencia Artificial Generativa
- Capacidad para crear contenido nuevo como texto, imágenes, música y código basado en datos de entrenamiento.
- Funciones principales incluyen:
- Generación de Texto: Producción de artículos, historias, y respuestas a preguntas de manera original.
- Generación de Imágenes: Creación de imágenes a partir de descripciones textuales.
- Generación de Música: Composición de piezas musicales nuevas inspiradas en estilos aprendidos.
- Generación de Código: Escritura de fragmentos de código en múltiples lenguajes de programación.
- Ejemplos representativos:
- GPT: Generador de texto.
- DALL-E: Generador de imágenes a partir de descripciones.
- DeepBach: Compositor de música al estilo de grandes clásicos.
- Aplicaciones útiles:
- Creatividad: Herramientas como generadores de arte y asistencias en escritura.
- Automatización: Creación de contenido para marketing y generación de código.
- Interacción: Desarrollo de chatbots capaces de mantener diálogos naturales.
Inteligencia Artificial No Generativa
- Se centra en tareas de análisis y no en la creación de contenido nuevo, utilizando datos existentes para decisiones.
- Funciones principales incluyen:
- Clasificación: Agrupación de datos en categorías, como identificar correos spam.
- Predicción: Proyecciones futuras basadas en datos históricos, como demanda de productos.
- Reconocimiento de Patrones: Identificación de patrones, por ejemplo, en reconocimiento facial.
- Optimización: Resolución de problemas complejos como rutas de entrega más eficientes.
- Ejemplos representativos:
- Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Usadas para reconocimiento de imágenes.
- Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios: Herramientas para clasificación y predicción.
- Máquinas de Soporte Vectorial (SVM): Utilizadas en clasificación y regresión.
- Aplicaciones en distintos campos:
- Seguridad: Detección de fraudes y reconocimiento facial.
- Salud: Diagnósticos médicos y predicciones de brotes.
- Negocios: Análisis de mercados y optimización de inventarios.
- Automóviles: Asistencia al conductor y desarrollo de conducción autónoma.
Conclusión
- La IA generativa se distingue por crear contenido original; la IA no generativa se enfoca en análisis y procesamiento de datos existentes.
- Ambas tienen aplicaciones significativas, con diferencias clave en sus capacidades y objetivos.
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Description
Explora las técnicas de predicción y reconocimiento de patrones en la ciencia de datos. Este cuestionario incluye ejemplos como redes neuronales convolucionales y técnicas de optimización de rutas de entrega. Pone a prueba tu comprensión de estas herramientas clave en el análisis de datos.
