1. Inteligencia
Artificial
Estefania Montero Vigil

2. PRIMER
TEMA

3. Definicion
La inteligencia artificial es la
inteligencia expresada por
máquinas, sus procesadores y sus
softwares, que serían los análogos al
cuerpo, el cerebro y la mente,
respectivamente, a diferencia de la
inteligencia natural demostrada por
humanos y ciertos animales con
cerebros complejos.

4. Caracteristicas
Eliminación de
tareas monótonas
Implica que un sistema de
inteligencia artificial continúe
haciendo la tarea tal y como
se le ordenó, sin importar las
veces que deba hacerlo.
Manejo de una
gran cantidad de
datos
Los sistemas
artificialmente
inteligentes gestionan
grandes cantidades
de datos.

5. Caracteristicas
Imitación de la
cognición humana
Estos sistemas se imita la forma
en que la mente humana
piensa y solventa problemas. De
modo que se hacen inferencias,
se interpreta el entorno y se
toman decisiones.
Futuristas
Mediante tecnologías
como el aprendizaje
automático, se pueden
introducir datos en
algoritmos y obtener
determinado objetivo en
varios escenarios.

6. Tipos
Machine Learning
Se emplea para el
procesamiento de grandes
cantidades de datos. Son
algoritmos que “aprenden”
paulatinamente y continúan
mejorando.
Deep Learning
Es una versión más específica del
machine learning. Se basa en
redes neuronales para funciones
más avanzadas, como
detección de fraudes o
seguridad de la información.

7. Beneficios
- La robótica.
- La domótica o casas
inteligentes.
- Las redes neuronales
artificiales.
- Los chatbots.
- El reconocimiento de
voz o facial.

8. Ventajas
Los robots son capaces de
reproducir tareas repetitivas y
pensar más rápido que los
humanos.
Se reducen los fallos que podemos
tener los humanos debido a nuestras
limitaciones. Es más, la IA ha sido y
es empleada para poder detectar
errores que pueden ser
indetectables para nuestros ojos. Las
máquinas son más precisas.
Minimiza el error
humano
Automatizacion de
procesos

9. Desventajas
Los datos se presentan de manera
aislada en las empresas o son
inconsistentes y de baja calidad, con lo
que presenta un desafío importante
para las empresas que buscan crear
valor a partir de la IA a escala.
Otro obstáculo que se suele dar
a nivel empresarial para la
adopción de IA es la escasez de
perfiles con habilidades y
experiencia en este tipo de
implementaciones.
Falta de profesionales
cualificados
Disponibilidad de
datos

10. Desventajas
El coste de implementación, tanto a
nivel de plazos como económico, es un
factor muy importante a la hora de
decantarse por ejecutar este tipo de
proyectos.
El coste y el tiempo de implementacion de
los proyectos de IA

11. Gracias