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Las crecientes inversiones en aplicaciones de IA y el creciente uso de la IA en el espacio empresarial son indicativos de cómo está evolucionando el mercado laboral, para los expertos en IA.
La inteligencia artificial es probablemente uno de los avances más interesantes que estamos experimentando como seres humanos. Es una rama de la informática dedicada a crear máquinas inteligentes que funcionen y reaccionen como humanos.
Hay cuatro tipos principales de IA. Soy:
Este tipo de IA es puramente reactiva y no tiene la capacidad de formar “recuerdos” ni de utilizar “experiencias pasadas” para tomar decisiones. Estas máquinas están diseñadas para realizar tareas específicas. Por ejemplo, las cafeteras o lavadoras programables están diseñadas para realizar funciones específicas, pero no tienen memoria.
Este tipo de IA utiliza experiencias pasadas y datos presentes para tomar una decisión. La memoria limitada significa que las máquinas no producen nuevas ideas. Tienen un programa incorporado que gestiona la memoria. La reprogramación se realiza para realizar cambios en dichas máquinas. Los coches autónomos son ejemplos de inteligencia artificial con memoria limitada.
Estas máquinas de IA pueden socializar y comprender las emociones humanas y tendrán la capacidad de comprender cognitivamente a alguien en función de su entorno, rasgos faciales, etc. Aún no se han desarrollado máquinas con tales capacidades. Se están realizando muchas investigaciones sobre este tipo de inteligencia artificial.
Este es el futuro de la inteligencia artificial. Estas máquinas serán superinteligentes, sensibles y conscientes. Son capaces de reaccionar de manera muy similar a un humano, aunque es probable que tengan características propias.
Exploremos las siguientes formas que explican cómo podemos implementar la inteligencia artificial:
es elaprendizaje automático lo que le da a la IA la capacidad de aprender. Esto se hace mediante el uso de algoritmos para descubrir patrones y generar información a partir de los datos a los que están expuestos.
laaprendizaje profundo, que es una subcategoría del aprendizaje automático, proporciona a la inteligencia artificial la capacidad de imitar la red neuronal del cerebro humano. Puede dar sentido a patrones, ruido y fuentes de confusión en sus datos.
Intentemos entender cómo funciona. deep learning.
Considere una imagen que se muestra a continuación:
La imagen de arriba muestra las tres capas principales de un red neuronal:
Las imágenes que queremos separar van a la capa de entrada. Las flechas se dibujan desde la imagen hacia puntos individuales en la capa de entrada. Cada uno de los puntos blancos en la capa amarilla (capa de entrada) representa un píxel en la imagen. Estas imágenes llenan los puntos blancos en la capa de entrada.
Deberíamos tener una idea clara sobre estos tres niveles a medida que sigamos este tutorial de IA.
Las capas ocultas son responsables de cualquier cálculo matemático o extracción de características en nuestras entradas. En la imagen de arriba, las capas que se muestran en naranja representan las capas ocultas. Las líneas visibles entre estas capas se llaman "pesos". Cada uno de ellos suele representar un número flotante o número decimal, que se multiplica por el valor en la capa de entrada. Todos los pesos se suman en la capa oculta. Los puntos en la capa oculta representan un valor basado en la suma de los pesos. Estos valores luego se pasan a la siguiente capa oculta.
Quizás se pregunte por qué hay varios niveles. Las capas ocultas funcionan como alternativas hasta cierto punto. Cuantas más capas ocultas, más complejos son los datos que llegan y lo que se puede producir. La precisión del resultado esperado generalmente depende del número de capas ocultas presentes y de la complejidad de los datos de entrada.
La capa de salida nos da fotos separadas. Una vez que la capa agregue todos estos pesos ingresados, determinará si la imagen es un retrato o un paisaje.
Ejemplo: predecir los costos de los boletos de avión
Esta predicción se basa en varios factores, entre ellos:
Comencemos con algunos datos históricos de precios de boletos para entrenar la máquina. Una vez que nuestra máquina está entrenada, compartimos nuevos datos que ayudarán a predecir los costos. Anteriormente, cuando aprendimos sobre los cuatro tipos de máquinas, hablamos de las máquinas con memoria. Aquí solo hablamos de la memoria y de cómo comprende un patrón en los datos y lo utiliza para hacer predicciones de nuevos precios.
A continuación, en este tutorial, echemos un vistazo a cómo funciona la IA y algunas aplicaciones de la IA.
Una aplicación común de la inteligencia artificial que vemos hoy en día es el cambio automático de electrodomésticos en el hogar.
Cuando entras en una habitación oscura, los sensores de la habitación detectan tu presencia y encienden las luces. Este es un ejemplo de máquinas sin memoria. Algunos de los programas de IA más avanzados son incluso capaces de predecir patrones de uso y encender los electrodomésticos antes de dar instrucciones explícitas.
Algunos programas y aplicaciones de inteligencia artificial Son capaces de identificar su voz y realizar una acción en consecuencia. Si dices "enciende el televisor", los sensores de audio del televisor detectan tu voz y la encienden.
Con el Google Home Mini puedes hacerlo todos los días.
La última sección de este tutorial de IA ilustra el caso de uso de la IA en la atención sanitaria.
lainteligencia artificial presenta varios casos de uso excelentes, y esta sección del tutorial lo ayudará a comprenderlos mejor, comenzando con las aplicaciones de la IA en la atención médica. El planteamiento del problema es predecir si una persona tiene diabetes o no. La información específica del paciente se utiliza como entrada para este caso. Esta información incluirá:
Mire el vídeo “Tutorial de inteligencia artificial” de Simplilearn para ver cómo se crea un modelo para este planteamiento de problema. El modelo se implementa con Python uso TensorFlow.
Las aplicaciones de inteligencia artificial están redeficómo se llevan a cabo los procesos de negocio en diversos campos, como marketing, atención médica, servicios financieros y más. Las empresas exploran continuamente formas en las que pueden beneficiarse de esta tecnología. A medida que la búsqueda para mejorar los procesos actuales continúa creciendo, tiene sentido que los profesionales adquieran experiencia en IA.
laInteligencia artificial de las cosas (AIoT) es la combinación de Inteligencia Artificial (IA) dentro de las soluciones de Internet de las cosas (IoT). El Internet de las Cosas (o Internet de las Cosas) se basa en la idea de objetos "inteligentes" de la vida cotidiana que están interconectados entre sí (gracias a Internet) y son capaces de intercambiar información que poseen, recopilan y/o procesan. .
Gracias a esta integración, la Inteligencia Artificial podrá conectarse a la red para procesar datos e intercambiar información con otros objetos, mejorando la gestión y análisis de enormes cantidades de datos. Las aplicaciones capaces de integrar IoT e IA tendrán un Impacto radical en empresas y consumidores.. ¿Algunos de los muchos ejemplos? Vehículos autónomos, asistencia sanitaria remota, edificios de oficinas inteligentes, mantenimiento predictivo.
Cuando hablamos de Procesamiento natural del lenguaje Nos referimos a algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) capaces de analizar y comprender el lenguaje natural, es decir, el lenguaje que utilizamos a diario.
La PNL permite la comunicación entre el hombre y la máquina y se ocupa de textos o secuencias de palabras (páginas web, publicaciones en redes sociales...), pero también de la comprensión del lenguaje hablado y de los textos (reconocimiento de voz). Los objetivos pueden variar desde la simple comprensión del contenido, pasando por la traducción, hasta la producción de texto de forma independiente a partir de datos o documentos proporcionados como entrada.
Aunque los idiomas cambian constantemente y se caracterizan por modismos o expresiones difíciles de traducir, la PNL encuentra numerosos campos de aplicación como correctores ortográficos o sistemas de traducción automática de textos escritos, chatbots y asistentes de voz para el lenguaje hablado.
Lo Reconocimiento de voz es una capacidad que permite a una computadora comprender y procesar el lenguaje humano en formatos de datos escritos o de otro tipo. Gracias al uso de la Inteligencia Artificial, esta tecnología ahora es capaz de identificar no sólo el lenguaje natural, sino también otros matices como acentos, dialectos o idiomas.
Este tipo de reconocimiento de voz permite realizar tareas manuales que normalmente requieren comandos repetitivos, por ejemplo en chatbots con automatización de voz, para enrutar llamadas en centros de contacto, en soluciones de dictado y transcripción de voz, o en controles de interfaz de usuario de PC, móviles y on-line. sistemas de tablero.
laInteligencia artificial general (en inglés Artificial General Intelligence, o AGI) es un tipo de IA que tiene la capacidad de comprender, aprender y abordar tareas complejas de manera similar a los humanos.
En comparación con los Sistemas de Inteligencia Artificial especializados en tareas específicas (Narrow Artificial Intelligence o ASI – Narrow AI), un AGI demuestra Versatilidad cognitiva, aprendizaje de diferentes experiencias, comprensión y adaptabilidad a una amplia gama de situaciones. sin requerir programación específica para cada tarea individual.
A pesar de la distancia actual, el objetivo final de un AGI es -aunque ciertamente una tarea compleja- llegar a Replicar la mente humana y las capacidades cognitivas lo más fielmente posible..
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