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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
HERMES ROBIEL LIPES VILLAMIZAR
REQUISITOS DE TECNOLOGÍA
Red Red neuronal Computación
¿QUÉ ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Es una rama de la computación e informática que se
encarga de realizar tareas, que las personas tomarían
mucho tiempo, son inmensas las actividades que se
pueden realizar, esto depende de que tanto este
entrenado el modelo inteligente, ya sea para
reconocimiento de imágenes, voz, clasificación,
reducción de dimensionalidad entre otras.
APLICACIONES
Reducción de dimensionalidades
Reconocimiento de imágenes y clasificación
Entrenamiento de redes neuronales
¿CÓMO SE ESTA TRABAJANDO EN NUESTRO CAMPO?
 En ingeniería mecatrónica, nosotros disponemos de una electiva llamada inteligencia artificial, en la cual
se viene trabajando en la parte de reducción de dimensionalidades, entrenamiento, clasificación, redes
neuronales.
 Para realizar estos pasos, se parte de que se dispone de una base de datos bien constituida y confiable.
Toda base de datos tienes sus características (variables, patrones y clase). En casos se tiene que el
numero de variables no es 2 ni 3, son mayores a 50 variables, esto hace necesario encontrar variables
que representan mas peso para de esta manera disminuir el cote computacional.
GRACIAS
HLIPES@UNAB.EDU.CO

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  • 2. REQUISITOS DE TECNOLOGÍA Red Red neuronal Computación
  • 3. ¿QUÉ ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL? Es una rama de la computación e informática que se encarga de realizar tareas, que las personas tomarían mucho tiempo, son inmensas las actividades que se pueden realizar, esto depende de que tanto este entrenado el modelo inteligente, ya sea para reconocimiento de imágenes, voz, clasificación, reducción de dimensionalidad entre otras.
  • 4. APLICACIONES Reducción de dimensionalidades Reconocimiento de imágenes y clasificación Entrenamiento de redes neuronales
  • 5. ¿CÓMO SE ESTA TRABAJANDO EN NUESTRO CAMPO?  En ingeniería mecatrónica, nosotros disponemos de una electiva llamada inteligencia artificial, en la cual se viene trabajando en la parte de reducción de dimensionalidades, entrenamiento, clasificación, redes neuronales.  Para realizar estos pasos, se parte de que se dispone de una base de datos bien constituida y confiable. Toda base de datos tienes sus características (variables, patrones y clase). En casos se tiene que el numero de variables no es 2 ni 3, son mayores a 50 variables, esto hace necesario encontrar variables que representan mas peso para de esta manera disminuir el cote computacional.