Inteligencia Artificial Generativa | Unidad 1
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El documento aborda la maestría en comunicación digital interactiva enfocándose en la inteligencia artificial generativa en el contexto de la educomunicación. Se discuten conceptos clave como la inteligencia artificial débil y fuerte, estrategias de aprendizaje y sus aplicaciones en diversas áreas, así como hitos en el desarrollo de esta tecnología. También se incluyen bibliografía y actividades prácticas relacionadas con el aprendizaje automático y el reconocimiento de objetos.
Inteligencia Artificial Generativa | Unidad 1
- 1. Maestría en Comunicación Digital Interactiva Inteligencia Artificial Generativa en la Educomunicación Fernando Raúl Alfredo Bordignon UNIDAD I
- 2. UNIDAD I: contenidos ● Inteligencia artificial vs inteligencia humana. ● IA: desarrollo y principales hitos. ● Inteligencia artificial débil y fuerte. ● Aprendizaje automático, formas de aprender, aplicaciones, límites
- 3. UNIDAD I: bibliografía ● Apunte de clase y material curado por el docente ● Meseguer González, P. y López de Mántaras Badia, R. (2017). Inteligencia artificial. Los Libros De La Catarata. (Introducción, Capítulo I) ● Ferrante, E. (Dir) (2022) ¿Aprendizaje auto-mágico? Un viaje al corazón de la inteligencia artificial contemporánea. Vera Editorial Cartonera. (Descarga https://n9.cl/mk348) ● Dark, S. (2019). Aprendizaje Automático: La Guía Definitiva para Principiantes para Comprender el Aprendizaje Automático. Karanvir Gill. (Ampliatoria, capítulo I)
- 4. ¿Pueden pensar las computadoras? Alan Turing, Juego de la imitación
- 5. ¿Ser parecido a un humano implica ser inteligente? Goostman, el estafador virtual
- 6. Probemos una aplicación programada con técnicas de inteligencia artificial Juego búsqueda de objetos https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/ AI Experiments de Google
- 7. IA como campo complejo de estudios y aplicaciones
- 8. Máquinas inteligentes ¿Qué es ser inteligente? “capacidad de observar el mundo y resolver los problemas que se nos presentan, adaptándonos a las distintas circunstancias.“ ● a) autonomía de los programas ● b) adaptabilidad La idea principal es tratar de “imitar” el comportamiento inteligente de las personas en la resolución de problemas que requieren inteligencia.
- 9. Áreas de aplicación de la IA ● Comercio electrónico ● Búsqueda de fraudes ● Vigilancia automática ● Automatización industrial ● Procesamiento de datos de pacientes ● Detección de noticias falsas ● Vehículos autónomos ● Asistencia por chatbots IA es una disciplina amplia que incluye: estrategias de aprendizaje, lógica, optimización, visión, procesamiento del lenguaje (hablado y escrito), entre otras.
- 10. Principales hitos de la inteligencia artificial (4:19)
- 11. Línea de tiempos del desarrollo de la inteligencia artificial https://ibb.co/g4yTs74
- 12. Inteligencia Artificial débil vs. fuerte ¡Atención! La inteligencia artificial es limitada es decir, la capacidad para resolver un problema no nos dice nada sobre la capacidad para resolver otro problema diferente.
- 13. Actividad nueva: a reconocer objetos https://quickdraw.withgoogle.com
- 15. ¿Un algoritmo puede aprender? ¿Qué significa que un algoritmo aprenda? ¿Se puede “entrenar” a un algoritmo? ¿Y si el entrenamiento es incompleto ¿qué sucede?
- 16. Formas de aprender a) Aprendizaje supervisado b) Aprendizaje no supervisado c) Aprendizaje por refuerzo
- 20. En resumen