Everand Logo

¡Te damos la bienvenida a Everand!

  • Descubre millones de libros electrónicos, audiolibros y mucho más con una prueba gratuita

    Desde $11.99 al mes después de la prueba. Puedes cancelar en cualquier momento.

    Inteligencia artificial: Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesos de automatización
    Inteligencia artificial: Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesos de automatización
    Inteligencia artificial: Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesos de automatización
    Libro electrónico95 páginas2 horas

    Inteligencia artificial: Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesos de automatización

    Por John Adamssen

    4.5/5

    ()

    Leer vista previa

    Información de este libro electrónico

    Este libro consta de dos títulos, que son los siguientes:


    Libro 1: En esta guía, aprenderá sobre todos los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Aprenderá qué es, cómo funciona y de dónde viene (o, en otras palabras, cómo comenzó todo).


    Aparte de eso, nos sumergiremos en algunos análisis de datos y ejemplos de inteligencia artificial. Cubriremos varios pasos en el proceso analítico y veremos qué se necesita para que la inteligencia artificial sea efectiva.


    Por último, pero no menos importante, los problemas de seguridad y privacidad saldrán a la luz, ya que la era de hoy está llena de piratería, espionaje y robo. Por lo tanto, es obligatorio que estos dispositivos y sistemas se mantengan seguros y protegidos.



    Libro 2: Muchas personas tienen preguntas sin respuesta sobre inteligencia artificial. Hoy, la mayoría de esas preguntas probablemente serán respondidas. Se abordarán las preocupaciones y se darán ejemplos. Este libro comienza con una sección de preguntas y respuestas sobre inteligencia artificial.


    Luego procede a cubrir aplicaciones específicas inteligentes artificialmente, como chatbots y robótica. Estas páginas mostrarán detalles de cosas que desconciertan las mentes de muchas personas. Pero no se quedará en la oscuridad y disfrutará de todos los beneficios de este conocimiento.
    IdiomaEspañol
    EditorialEfalon Acies
    Fecha de lanzamiento3 ago 2020
    ISBN9788835874225
    Inteligencia artificial: Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesos de automatización

    Lee más de John Adamssen

    Autores relacionados

    Relacionado con Inteligencia artificial

    Libros electrónicos relacionados

    Computadoras para usted

    Ver más
    Ver más

    Episodios de podcast relacionados

    Artículos relacionados

    • SIN LÍMITES

      Inteligencia Artificial 101

      4 jul 2019

      Inteligencia Artificial 101
      1 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Una Apuesta Inteligente

      1 feb 2020

      Una Apuesta Inteligente
      7 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      El Espejismo Del 5g

      1 nov 2019

      El Espejismo Del 5g
      6 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Programación Y Programadores

      25 nov 2022

      Programación Y Programadores
      2 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      ¿Robots Delincuentes?

      3 feb 2023

      ¿Robots Delincuentes?
      5 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Industria 4.0 El Momento Ha Llegado

      5 jul 2020

      Industria 4.0 El Momento Ha Llegado
      2 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      ¿que Será Lo Siguiente?

      17 mar 2023

      ¿que Será Lo Siguiente?
      2 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Explorando Las Posibilidades Y Desafíos De La Ia De Textos chatgpt

      20 ene 2023

      Abordo en este análisis reflexiones sobre las posibles implicaciones y retos del desarrollo y acceso generalizado a la inteligencia artificial de textos, en boca de tantos tras la activación a finales de noviembre de la herramienta ChatGPT, en acceso

      3 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Chatgpt: La Inteligencia Artificial A Nuestro Servicio

      17 feb 2023

      ENTRE LA CONVENIENCIA Y LA PRECAUCIÓN. "En un mundo cada vez más digital, la tecnología ha logrado crear soluciones que nos facilitan la vida en muchos aspectos. Un ejemplo de ello es ChatGPT, un modelo de lenguaje AI creado por OpenAI. Con su capaci

      1 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Inteligencia Artificial

      26 sept 2022

      Inteligencia Artificial
      11 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      ¿qué Es El Deep Learning?

      4 ago 2023

      ¿qué Es El Deep Learning?
      5 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      En Qué Consiste

      30 ago 2024

      La IA es una disciplina de ciencias de la computación que abarca el aprendizaje automático, la robótica y el procesamiento del lenguaje natural. Utiliza algoritmos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reg

      1 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Chatgpt Y El Test De Turing

      22 nov 2023

      Chatgpt Y El Test De Turing
      5 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Helga Nowotny

      21 abr 2023

      Helga Nowotny
      9 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Aprendizaje Profundo

      23 sept 2021

      Los términos inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) se han generalizado debido a su extendido uso en el sector privado, sobre todo en las empresas involucradas en Big Data, análisis, tecnología de la información y mejora de proces

      1 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      ¿viviremos En Un Mundo Feliz?

      2 may 2024

      ¿viviremos En Un Mundo Feliz?
      7 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Computación Neuromorfica

      21 ene 2022

      Si te parece complicada de entender la computación cuántica, la computación neuromórfica puedes entonces considerarla una absoluta locura. Ambas tecnologías, junto a la biológica y la clásica, muestran un potencial cada día mayor en diferentes campos

      3 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Consciencia Artificial

      26 oct 2022

      Consciencia Artificial
      10 min de lectura

    • SIN LÍMITES

      Inteligencia Artificial

      12 nov 2021

      Inteligencia Artificial
      9 min de lectura

    Categorías relacionadas

    Comentarios para Inteligencia artificial

    4.5/5

    3 clasificaciones0 comentarios

    ¿Qué te pareció?

    Toca para calificar

    Los comentarios deben tener al menos 10 palabras

      Vista previa del libro

      Inteligencia artificial - John Adamssen

      Inteligencia artificial

      Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesos de automatización

      Por John Adamssen

      Inteligencia artificial

      Análisis de datos e innovación para principiantes

      Por John Adamssen

      Table of Contents

      Capítulo 1: Historia de la inteligencia artificial

      Capítulo 2: Cómo funciona la inteligencia artificial

      Capítulo 3: Análisis de datos

      Capítulo 4: Pasos del proceso de análisis de datos

      Capítulo 5: Ejemplos de gran alcance o f Inteligencia Artificial En uso hoy en día

      Capítulo 6: ¿Por qué es importante la seguridad?

      Capítulo 1: Historia de la inteligencia artificial

      El término inteligencia artificial se acuñó en 1956, pero la IA se ha vuelto más popular en la actualidad gracias al aumento de los volúmenes de datos, los algoritmos avanzados y las mejoras en la capacidad de procesamiento y el almacenamiento.

      Las primeras investigaciones sobre IA en la década de 1950 exploraron temas como la resolución de problemas y los métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de EE. UU. Se interesó en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para imitar el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) completó proyectos de mapas de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho antes de que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres familiares.

      Este trabajo inicial allanó el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos en las computadoras de hoy, incluidos los sistemas de apoyo a la toma de decisiones y los sistemas de búsqueda inteligente que pueden diseñarse para complementar y aumentar las capacidades humanas.

      Si bien las películas de Hollywood y las novelas de ciencia ficción muestran a la IA como robots con apariencia humana que se apoderan del mundo, la evolución actual de las tecnologías de IA no es tan aterradora ni tan inteligente. En cambio, la IA ha evolucionado para proporcionar muchos beneficios específicos en todas las industrias. Siga leyendo para conocer ejemplos modernos de inteligencia artificial en el cuidado de la salud, el comercio minorista y más.

      ¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

      La IA automatiza el aprendizaje y el descubrimiento repetitivos a través de datos. Pero la IA es diferente de la automatización robótica impulsada por hardware. En lugar de automatizar las tareas manuales, la IA realiza tareas frecuentes, de gran volumen y computarizadas de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo esencial para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

      La IA agrega inteligencia a los productos existentes. En la mayoría de los casos, la IA no se venderá como una aplicación individual. Más bien, los productos que ya usa se mejorarán con capacidades de inteligencia artificial, al igual que Siri se agregó como una característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde la inteligencia de seguridad hasta el análisis de inversiones.

      La IA se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos hagan la programación. La IA encuentra estructura y regularidades en los datos para que el algoritmo adquiera una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o un predictor. Entonces, así como el algoritmo puede enseñarse a sí mismo a jugar al ajedrez, puede enseñarse a sí mismo qué producto recomendar en línea a continuación. Y los modelos se adaptan cuando se les dan nuevos datos. La retropropagación es una técnica de IA que permite que el modelo se ajuste, mediante entrenamiento y datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

      La IA analiza más datos y más profundos utilizando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraudes con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con una increíble potencia informática y big data. Necesita muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos pueda alimentarlos, más precisos serán.

      La IA logra una precisión increíble a través de redes neuronales profundas, lo que antes era imposible. Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Búsqueda de Google y Google Photos se basan en el aprendizaje profundo, y se vuelven más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de inteligencia artificial del aprendizaje profundo, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos ahora se pueden utilizar para encontrar el cáncer en las resonancias magnéticas con la misma precisión que los radiólogos altamente capacitados.

      La IA aprovecha al máximo los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos en sí pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; solo tienes que aplicar IA para sacarlos. Dado que el papel de los datos es ahora más importante que nunca, puede crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos ganarán.

      ¿Cuáles son los desafíos de usar inteligencia artificial?

      La inteligencia artificial va a cambiar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites.

      La principal limitación de la IA es que aprende de los datos. No hay otra forma de incorporar el conocimiento. Eso significa que cualquier inexactitud en los datos se reflejará en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis debe agregarse por separado.

      Los sistemas de IA actuales están capacitados para realizar una tarea claramente definida. El sistema que juega al póquer no puede jugar al solitario ni al ajedrez. El sistema que detecta el fraude no puede conducir un automóvil ni brindarle asesoramiento legal. De hecho, un sistema de inteligencia artificial que detecta el fraude en la atención médica no puede detectar con precisión el fraude fiscal o el fraude en reclamaciones de garantía.

      En otras palabras, estos sistemas son muy, muy especializados. Están enfocados en una sola tarea y están lejos de comportarse como humanos.

      Asimismo, los sistemas de autoaprendizaje no son sistemas autónomos. Las tecnologías de

      ¿Disfrutas la vista previa?
      Página 1 de 1