1. HISTORIA
2. Origenes
2.1. 1950:Test de Turning
2.1.1. Idea de Turning sobre sí las máquinas podrían imitar la mente humana
2.2. 1955: IA Born
3. Primera OLA
3.1. 1956: Conferencia Dartmounth
3.1.1. Nacimiento del término Inteligencia artificial
3.2. 1957:Perceptrón
3.2.1. Red neuronal simple diseñada para el reconocimiento de patrones
3.3. 1958: Lisp
3.3.1. Uno de los primeros lenguajes de programación para inteligencia artificial.
3.4. 1966: ELIZA
3.4.1. Chatbot que simula una conversación con un terapeuta
3.5. 1969:Shakey the Robot
3.5.1. Primer robot móvil capaz de razonar sobre sus propias acciones
4. Invierno IA
4.1. 1970-1980: IA Winter
4.1.1. Limitación tecnologica y financiera
5. Big Data
5.1. 2001:AIBO ERS-2
5.1.1. Versión mejorada de su perro robot AIBO
5.2. 2002:Roomba
5.2.1. Robot aspirador que incorpora algoritmos básicos de navegación autónoma
5.3. 2006 – Apache Hadoop
5.3.1. Software que facilita el almacenamiento y procesamiento masivo de datos
5.4. 2008 :Speech Recognition
5.4.1. Primera versión de búsqueda por voz para móviles
6. Deep Learning
6.1. 2011: SIRI
6.1.1. Creación de asistente virtual de Apple
6.2. 2014: ALEXA
6.2.1. Creación de asistente virtual de Amazon
6.3. 2014: (GANs)
6.3.1. Técnica de aprendizaje profundo que permite a las IA crear imágenes, música y datos artificiales
6.4. 2015: OpenAI
6.4.1. Se funda OpenAI con el objetivo de desarrollar IA avanzada de manera segura
6.5. 2016: AlphaGo vence a Lee Sedol
6.5.1. IA derrota al campeón mundial de Go, avance historico
6.6. 2018: GPT-2
6.6.1. OpenAI lanza GPT-2 modelo de lenguaje generativo de texto
6.7. 2020: GPT-3
6.7.1. OpenAI lanza GPT-3 modelo de lenguaje capaz de realizar tareas complejas de manera autónoma
7. Modelos Generativo
7.1. 2020: AlphaFold
7.1.1. Software que predece la estructura de proteínas con precisión. Premio nobel en química.
7.2. 2022: Chaptgp
7.2.1. Potente modelo de lenguaje que genera texto de alta calidad.
8. ALGORITMOS
9. Aprendizaje Supervisado
10. Regresión
10.1. Conjunto de datos etiquetados donde el modelo intenta predecir un dato númerico apartir de las caracteristicas de las etiquetas.
10.1.1. Análisis financiero
10.1.2. Meteorología: Predicción de la temperatura máx en un rango de tiempo.
10.1.3. Control de calidad
11. Clasificación
11.1. Conjunto de datos etiquetdos donde el modelo encuentra diferencias claves y predice datos finales.
11.1.1. Reconocimiento facil
11.1.2. Recomendación de productos
11.1.3. Detención de spam
12. Arboles de desiciones
12.1. Módelos en forma de árbol donde cada nodo representa una pregunta y las ramas representa posibles respuestas.
12.1.1. Diagnosticos medicos
12.1.2. Detención de fraudes
13. Aprendizaje No Supervisado
14. Clausterización
14.1. Conjunto de objetos similares sin etiquetas. No hay respuestas, busca descubrir patrones ocultos.
14.1.1. Bioinformatica: Descubrimiento de fármacos
14.1.2. Marketing y ventas: Análisis de mercados
14.1.3. Detencción de anomalías
15. Aprendizaje por refuerzo
16. Q-Learning
16.1. Modelos de aprendizaje que permite a los agentes aprender a tomar decisiones óptimas en entornos dinámicos.
16.1.1. Juegos: Videojugos, go, ajedrez
16.1.2. Finanzas: Mercado digital
16.1.3. Robótica
17. EDUCACIÓN
18. Personalización de aprendizaje
18.1. Adaptación de contenido curricular de acuerdo a las necesidades individuales de cada estudiante.
18.1.1. Duolingo: Aplicación de aprendizaje de idiomas que , adapta los ejercicios y el vocabulario en función al progreso.
18.1.2. Canvas: Plataforma que identifica patrones personalizando la experiencia de aprendizaje.
19. Análisis de datos
19.1. Base de datos educativos que sirven de referente para identificar fortalezas y debilidades del proceso educativo.
19.1.1. Brightspace: Plataforma que utiliza análisis predictivo para la deserción escolar.
19.1.2. Socrative: Plataforma que analiza resultados en tiempo real de áreas que necesitan más apoyo los estudiantes.
19.1.3. Kahoot!: Herramientas de análisis de datos que permiten evaluar el conocimiento de los estudiantes mediante evaluación interactiva
20. Tutorias
20.1. Asistentes que brindan retroalimentación personalizada de aprendizaje a los estudiantes.
20.1.1. DreamBox Learning: Plataforma enfocada en área de matemáticas
20.1.2. Knewton: Plataforma centrada en matemáticas y ciencias sociales.
20.1.3. Khan Academy: Plataforma de videos educativos en todas las áreas
20.1.4. Cerego: Plataforma enfocada en ayudar a los estudiantes a recordar información a largo plazo