Este documento resume la inteligencia artificial, incluyendo su evolución, redes neuronales artificiales, categorías, aplicaciones y predicciones. Explica que la IA es la simulación de procesos de inteligencia humana por máquinas capaces de aprender, razonar y mejorarse a sí mismas. También describe las aplicaciones de la IA en sectores como banca, retail, turismo e industria.

1. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Suarez Gatica
Franz Carlos
Mamani Condori
Jaime
Vargas Bravo Ivan
Mijael
Gonzales Ayala
María Alejandra

2. INTRODUCCION
• ES LA SIMULACIÓN DE PROCESOS DE INTELIGENCIA
HUMANA POR PARTE DE MÁQUINAS
• CAPACES DE APRENDER, RAZONAR Y MEJORARSE POR SÍ
MISMOS.

3. EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• En 1936, maquina de Alan Turing
• En 1956 se adopto el nombre de IA
• Llegó en los 90s por el aumento de capacidad
de los ordenadores y la digitalización.
• En 1997 Deep Blue de IBM ganó al campeón de ajedrez.

4. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
• Modelos artificiales basado en el cerebro humano
• Función de propagación. – Sumatoria de las entradas por el peso
• Función de activación.- Modificar a la de propagación
• Función de transferencia. –Acotar la salida de cada neurona
• El objetivo es encontrar la combinación de la red neuronal entrenándola
• Una red ya entrenada se puede usar luego para hacer predicciones o clasificaciones

5. CATEGORIAS
DE LA
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

6. SISTEMAS QUE ACTUAN COMO HUMANOS
• Natural Language Processing.- Permite comunicarse
• Knowledge Representation .- Almacena la información proporcionada.
• Automated Reasoning. –Usa la información y saca conclusiones.
• Cuando un S.E. explica su diagnostico.
• Cuando un sistema tiene un dialogo

7. SISTEMAS QUE PIENSAN COMO HUMANOS
• Aristóteles fue uno de los primeros en intentar codificar el “pensamiento correcto”
• “Sócrates es un hombre; todos los hombres son mortales; por lo tanto, Sócrates es mortal”
• Si el comportamiento de entrada/ salida y sincronización del programa coincide con el
comportamiento humano.
• Evidencia de que algunos de los mecanismos del programa también pueden estar
operando en humanos.

8. TECNOLOGÍAS
RELACIONADAS
CON LA
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

9. COMPUTACIÓN COGNITIVA
CARACTERÍSTICAS REQUERIDAS PARA
UN SISTEMA COGNITIVO:
• Adaptativo
• Interactivo
• Iterativo y con estado
• Contextual

10. COMPUTACIÓN COGNITIVA
ESCENARIO ACTUAL DE LOS
SISTEMAS COGNITIVOS
• IBM WATSON
• MICROSOFT COGNITIVE SERVICES
• GOOGLE DEEPMIND

11. TECNOLOGÍAS RELACIONADAS CON LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
• DATA SCIENCE
• MACHINE LEARNING & DEEP
LEARNING

12. APLICACIONES
DE LA
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

13. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• ROBÓTICA
• RPA
• ASISTENCIA VIRTUAL

14. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• REDES NEURONALES
• SISTEMAS DE APRENDIZAJE
• HERRAMIENTAS DE PERSONALIZACIÓN,
ENTENDIMIENTO DEL COMPORTAMIENTO HUMANO,
SEGMENTACIÓN

15. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• RECONOCIMIENTO DE
PATRONES
• VEHÍCULOS AUTÓNOMOS
• EL INTERNET DE LAS COSAS

16. APLICACIONES
SECTORIALES DE
LA IA

17. APLICACIONES SECTORIALES DE LA IA
BANCA
• Técnicas Contra El Fraude
• Gestión De Riesgos
• Oficinas Virtuales

18. APLICACIONES SECTORIALES DE LA IA
RETAIL
• Venta Online
• Logística
• Chatbots Que Entienden A Los
Clientes

19. APLICACIONES SECTORIALES DE LA IA
• TURISMO
• INDUSTRIA
• OTROS (OCIO)
• TELEMEDICINA
• CIBERSEGURIDAD

20. PREDICCIONES
• MITOS
• IMPORTANCIA DE LA ÉTICA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• DEBATE SOBRE LA SINGULARIDAD TECNOLÓGICA
• LÍNEAS PREDICCIÓN E INVESTIGACIÓN

21. CONCLUSIONES
• NO CABE DUDA DE QUE
LA IA HA
EXPERIMENTADO UN
BOOM EN LOS ÚLTIMOS
AÑOS