Algoritmos

1. ¿Qué es exactamente la inteligencia artificial?

1.1. Capacidad de máquinas para usar algoritmos, aprender de datos y tomar decisiones como humanos

1.1.1. Diferencias: máquinas no necesitan descansar, pueden procesar más información y tienen menos errores

2. Aprendizaje automático

2.1. Capacidad de las máquinas para aprender sin programación explícita

2.1.1. tipos de aprendizaje automático son:

2.1.1.1. Aprendizaje supervisado

2.1.1.1.1. Usa datos previamente etiquetados por humanos Requiere intervención humana

2.1.1.2. Aprendizaje no supervisado

2.1.1.2.1. Identifica patrones en datos por sí mismo, sin intervención humana

2.1.1.3. Aprendizaje por refuerzo

2.1.1.3.1. Aprende de la experiencia, cuando se le da "recompensa" por acierto

3. Aprendizaje profundo

3.1. Subcampo del aprendizaje automático para resolver problemas complejos con grandes volúmenes de datos

3.1.1. Rama de vanguardia de la IA que, mediante redes neuronales, puede encontrar soluciones avantajadas a problemas que antes eran intratables para las máquinas

4. La IA podra ver,oir y entender?

4.1. La respuesta a esta pregunta es Si, la vision artificial, reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural son algunas de las cualidades de la IA.

4.1.1. Pero, ¿Que son los datos?

4.1.1.1. Los datos son un conjunto de infoprmacion caracterizada por el volumen y la calidad.Es importante el acceso de la informacion para su manipulacion y toma de deciciones.

4.1.1.2. Tipos de Datos (Informacion)

4.1.1.2.1. Estructurados: aquellos que llevan un orden y No estructurados: considerados tados individuales o independientes

4.2. Rapidez de evolucion de la IA

4.2.1. La rapidez es altamente impresionante ya que puede aprender mediante las intrucciones y los errores que esta comete

5. Uso de datos en entidades y la sociedad

5.1. Los elevados numeros de datos llamados big data ayudan en:

5.1.1. 1. Obtencion de mas datos

5.1.1.1. 2. Mejores productos basados en IA

5.1.1.1.1. 3. Mayor numero de usuarios