INTELIGENCIAS ARTIFICIALES

1. Ramas de la IA

1.1. Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML)

1.2. Aprendizaje Profundo (Deep Learning - DL)

1.3. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

1.4. Visión por Computadora

1.5. Robótica

1.6. Sistemas Expertos

2. Técnicas y Métodos

2.1. Redes Neuronales Artificiales

2.2. Algoritmos Genéticos

2.3. Sistemas Basados en Reglas

2.4. ✅ Lógica Difusa

2.5. Minería de Datos

3. Desafíos y Riesgos

3.1. ⚠️ Sesgo Algorítmico

3.2. ⚠️ Falta de regulación

3.3. ⚠️ Pérdida de empleos

3.4. ⚠️ Uso ético y privacidad

4. Aplicaciones

4.1. Asistentes Virtuales (Siri, Alexa, ChatGPT)

4.2. Vehículos Autónomos

4.3. Medicina y Diagnóstico

4.4. Finanzas y Trading Algorítmico

4.5. Videojuegos y Realidad Virtual

4.6. E-commerce y Recomendaciones

5. Ventajas

5.1. ✔️ Automatización de tareas

5.2. ✔️ Aumento de eficiencia

5.3. Mejora en la toma de decisiones

5.4. Personalización de servicios