asignacion 1 de inteligencia artificial, Esquemas y mapas conceptuales de Inteligencia Artificial

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UNIVERSIDAD

DOMINICANA O&M

Estudiante Christopher Méndez 22-SISM-1- 070 Materia: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Tema: Asignación- Sección: 0727 Facilitador JOSE RAFAEL ROJAS BERIGUETE Fecha: 02-9-

Asignación-

Resumen sobre la Inteligencia Artificial Introducción a la Inteligencia Artificial La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje, la comprensión del lenguaje, la percepción visual y la toma de decisiones. A lo largo de este resumen, se explorará la historia de la IA, sus aplicaciones, tipos, lenguajes de programación utilizados, y conceptos clave como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural. Historia de la Inteligencia Artificial La historia de la IA se remonta a la mitología griega, donde se mencionan seres como Talos, un gigante que protegía las islas. Sin embargo, el desarrollo formal de la IA comenzó en el siglo XX. Alan Turing, un matemático británico, es considerado uno de los pioneros en este campo. Durante la Segunda Guerra Mundial, Turing trabajó en la descodificación de mensajes alemanes cifrados con la máquina Enigma, lo que llevó a la creación de la primera computadora programable. En 1956, el término "inteligencia artificial" fue acuñado por John McCarthy en una conferencia en Dartmouth, donde se discutieron las posibilidades de crear máquinas que pudieran pensar. A partir de ahí, la IA experimentó altibajos, incluyendo un período conocido como "la década fría", donde el interés y la financiación disminuyeron. Machine Learning y sus Componentes El machine learning (aprendizaje automático) es una subdisciplina de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos. Se divide en tres tipos principales de entrenamiento:

a. Salud : Diagnóstico médico, análisis de imágenes y desarrollo de tratamientos personalizados. b. Finanzas : Análisis de riesgos, detección de fraudes y asesoramiento financiero automatizado. c. Transporte : Vehículos autónomos y optimización de rutas. d. Marketing : Publicidad personalizada y análisis de comportamiento del consumidor. Lenguajes de Programación en IA Los lenguajes de programación más utilizados en el desarrollo de IA incluyen Python, R, Java y C++. Python es especialmente popular debido a su simplicidad y la disponibilidad de bibliotecas como TensorFlow y Keras, que facilitan el desarrollo de modelos de machine learning. Desafíos y Futuro de la Inteligencia Artificial A pesar de los avances, la IA enfrenta desafíos significativos, como la ética en el uso de datos, la transparencia de los algoritmos y el impacto en el empleo. La creciente capacidad de procesamiento y el acceso a grandes volúmenes de datos (big data) están impulsando el desarrollo de la IA, pero también plantean preguntas sobre la privacidad y la seguridad. Innovaciones en Diagnóstico Médico La IA también ha sido utilizada en el ámbito médico para diagnosticar enfermedades. Google ha entrenado un sistema de IA para analizar radiografías de la retina y detectar enfermedades como la retinopatía diabética. Este sistema puede proporcionar diagnósticos rápidos y precisos, lo que es crucial para la atención oportuna de los pacientes.

Reconocimiento Facial y Redes Sociales Las plataformas de redes sociales, como Facebook, utilizan IA para el reconocimiento facial. Esto permite etiquetar automáticamente a amigos en fotos, incluso si no tienen una cuenta de Facebook. Además, Twitter emplea IA para detectar discursos de odio y contenido inapropiado, bloqueando automáticamente cuentas que violan sus políticas. Asistentes Virtuales y Vehículos Autónomos Los asistentes virtuales, como Google Assistant, son capaces de interactuar con los usuarios de manera natural y pueden comunicarse con otros sistemas en la nube para obtener respuestas. En el ámbito del transporte, los vehículos autónomos están siendo desarrollados con tecnología de IA que les permite navegar y tomar decisiones en tiempo real, lo que representa un avance significativo en la seguridad y eficiencia del transporte. Recomendaciones Personalizadas y Filtrado de Spam Plataformas como Netflix utilizan IA para ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en los hábitos de visualización de los usuarios. Este sistema de recomendación se alimenta de los datos de visualización y calificaciones, mejorando continuamente su capacidad para sugerir contenido relevante. Además, los sistemas de IA son fundamentales en el filtrado de correos electrónicos, eliminando el spam antes de que llegue a la bandeja de entrada del usuario. Estos sistemas analizan patrones en los correos electrónicos y aprenden a identificar y bloquear el contenido no deseado.