1. Definición de IA Qué es la IA Objetivos de la IA
1.1. Risk
1.2. Risk
1.3. Risk
1.4. Other
2. IA Débil (IA Estrecha): Ejemplos (Siri, asistentes virtuales, recomendaciones de Netflix) IA Fuerte (IA General): Capacidad para realizar cualquier tarea cognitiva humana IA Superinteligente: Concepto teórico de IA que supera la inteligencia humana
2.1. Phase
2.2. Phase
2.3. Phase
3. Áreas de Aplicación Salud: Diagnóstico médico, predicción de enfermedades, cirugía asistida por IA Automóviles: Vehículos autónomos Finanzas: Análisis predictivo, detección de fraudes Industria: Automatización de procesos, mantenimiento predictivo Educación: Personalización del aprendizaje, tutores virtuales Entretenimiento: Recomendaciones de contenido, juegos
3.1. Included
3.2. Excluded
4. Técnicas y Algoritmos Aprendizaje Supervisado: Clasificación y regresión Aprendizaje No Supervisado: Clustering, reducción de dimensionalidad Aprendizaje Reforzado: Optimización de decisiones, agentes autónomos Redes Neuronales: Perceptrones, redes profundas (Deep Learning) Algoritmos Evolutivos: Algoritmos genéticos, optimización por enjambre
4.1. Key People
4.2. Description
4.3. Background
4.4. Key Stakeholders
5. Herramientas y Lenguajes Python: Bibliotecas (TensorFlow, Keras, Scikit-learn) R: Usos en estadísticas y análisis de datos MATLAB: Análisis numérico y simulaciones C++: Para aplicaciones de alto rendimiento
5.1. Objective
5.2. Objective
6. Ética y Desafíos Bias y Justicia: Riesgos de discriminación en los algoritmos Privacidad: Uso de datos personales, seguridad Impacto en el Empleo: Automatización de trabajos Control y Regulación: Leyes sobre el uso de IA, IA responsable
