Los sensores transforman señales físicas en señales eléctricas para ejecutar operaciones. Existen sensores de temperatura, ópticos, de movimiento, de luz y de humedad. La inteligencia artificial busca imitar los procesos inductivos y deductivos del cerebro humano para que las computadoras, robots y otros dispositivos realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

1. Sensores
• ¿Qué es?
Dispositivos que transforma señales físicas en
señales eléctricas para ejecutar una operación.
• ¿Cuáles tipos y su uso?
-Temperatura: se activan en base al ambiente
-Óptico: utiliza señales infrarrojas y reconoce las
instrucciones
-Movimiento: por medio de algún impulso eléctrico
-Luz: a través de un cambio de luz obtiene una reacción
-Humedad: detecta el nivel de líquidos

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

3. Inteligencia
• La habilidad para responder al ambiente
• La habilidad le aprender nuevos conocimientos y destrezas
• La habilidad de utilizar la lógica y el razonamiento para
obtener una conclusión.
• La habilidad de aprender de nuevas experiencias.
• La habilidad de elaborar evaluaciones y juicios.

4. • Medio por el cual las
computadoras, los robots y otros
dispositivos realizan tareas que
normalmente requieren de la
inteligencia humana. Busca imitar
procedimientos inductivos y
deductivos del cerebro humano.

5. Características:
• Métodos numéricos: es el uso de símbolos no
matemáticos.
• El comportamiento de los programas no es escrito
explícitamente por el algoritmo.
• Las conclusiones de un programa declarativo no
son fijas y son determinadas parcialmente.
• Pueden distinguir entre el programa de
razonamiento o motor de inferencia y base de
conocimientos.
• Aplicabilidad a datos y problemas mal
estructurados.

6. Vocabulario
• ¿Qué es algoritmo?
Serie de normas o leyes específicas que hace posible la ejecución de
actividades, cumpliendo una serie de pasos continuos que no le
originen dudas a la persona que realice dicha actividad.
• ¿Qué es motor de inferencia?
Encarado de controlar lógicamente el manejo y utilización del
conocimiento almacenado en la base de conocimiento. Es la
de búsqueda para producir el conocimiento demandado.
• ¿Qué es base de conocimientos?
A) programo una máquina para que vaya aprendiendo.
Las bases con formato legible por máquinas almacenan información a
la que solo puede acceder y analizar un sistema de inteligencia
B) Un humano programa y ellos mismos responden
Almacena documentos y textos a los que pueden acceder los
son mas interactivas pero implican una participación mas activad.

7. Toma en cuenta
que…
• una entidad virtual con
una inteligencia artificial
avanzada no
necesariamente es
rápida y hábil;
programar un ser cuya
prominente torpeza y
lentitud parezcan
creíbles también
requiere de un gran
trabajo en este campo.

8. Tecnologías en el uso de la IA

9. 1. Generación de lenguaje natural
• Es un sub-campo de la inteligencia artificial
que consiste en crear texto a partir de datos
obtenidos. Esto permite que las
computadoras puedan comunicar ideas con
gran precisión y exactitud.
2. Reconocimiento de voz
• Cada vez más sistemas incorporan la
transcripción y transformación del lenguaje
humano a formatos útiles para las
computadoras.

10. 3. Agentes virtuales
• Un agente virtual es una computadora o
programa capaz de interactuar con humanos. El
ejemplo más común de esta tecnología son los
chatbots.
4. Plataformas machine learning
• El aprendizaje automático o aprendizaje de
máquinas (en inglés machine learning) es el sub-
campo de las ciencias de la computación y una
rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es
desarrollar técnicas que permitan a las
computadoras aprender.

11. 5. Hardware optimizado con IA
• El hardware tiene que comenzar a ser más amigable
con las tecnologías de inteligencia artificial, y esto
concibe la creación de unidades procesadoras de
gráficos y dispositivos específicamente diseñados y
estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA.
6. Manejo de decisiones
• Las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica
a los sistemas de inteligencia artificial, y se utilizan para
la instalación inicial, mantenimiento y ajustes de
cualquier sistema u operación empresarial.

12. 7. Plataformas de aprendizaje profundo
• Un tipo especial de machine learning que
consiste en circuitos neuronales artificiales con
múltiples capas de abstracción. Esta tecnología
imita las funciones del cerebro humano para
procesar datos, y crea patrones que utilizará en la
toma de decisiones, como también ocurre en el
ejemplo antes mencionado.
• Actualmente se utiliza principalmente para
reconocer patrones y clasificar aplicaciones
únicamente compatibles con conjuntos de datos
a gran escala.
• Se utiliza con personas con alguna discapacidad o
dificultad para la comunicación

13. 8. Biométricas
• Esta tecnología contempla la identificación,
medición y análisis de las características
físicas (forma o composición del cuerpo) y de
comportamiento de las personas. Esto
permite interacciones más naturales entre
humanos y máquinas, incluyendo –pero no
limitado a– reconocimiento de tacto, imagen,
habla y lenguaje corporal.