Este documento resume la historia y conceptos clave de la inteligencia artificial. Comenzó en 1943 con la definición de la neurona formal y la primera conferencia sobre IA en 1956. Se divide en inteligencia artificial convencional e inteligencia computacional, y cubre aplicaciones como sistemas expertos, redes neuronales, y optimización de servicio al cliente a través de asistentes virtuales.
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Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
Catalogo General Electrodomesticos Teka Distribuidor Oficial Amado Salvador V...AMADO SALVADOR
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2. Los orígenes de la inteligencia artificial: 1943 - Con la definición de la neurona formal dada por McCulloch & Pitts, como un dispositivo binario con varias entradas y salidas. 1956 - Se volvió a tocar el tema de inteligencia artificial (IA) en el instituto de tecnología de Massachussets por John McCarthy donde se celebró la conferencia de Dartmouth en Hanover. En este certamen McCarthy, junto a otros colegas, establecieron las bases de la inteligencia artificial como un campo independiente dentro de la informática. 1950 - Alan M. Turing publico un artículo en la revista Mind, titulado “Computing Machinery and Intelligence”, en el que reflexionaba sobre el concepto de inteligencia artificial y establecíouna prueba que permite determinar si un ordenador o computadora se comporta conforme a lo que se entiende como artificialmente inteligente o no. HISTORIA
3. Concepto Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de la ciencia informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
4. Clasificación de la IA La inteligencia Artificial se divide en dos categorías, estas son: La Inteligencia Artificial Convencional La Inteligencia Computacional
5. Esta Basada en análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas: • Razonamiento basado en casos • Sistemas Expertos • Redes Bayesianas. • Inteligencia Artificial basada en Comportamientos Inteligencia Artificial Convencional
6. Inteligencia Artificial Computacional La inteligencia artificial computacional implica desarrollo o aprendizaje. El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen: • Máquina de Vectores Soporte • Redes Neuronales • Modelos ocultos de Markov • Sistemas Difusos • Computación Evolutiva
7. Dentro del enfoque de la ingeniería de la Inteligencia Artificial, se clasifican las técnicas que pueden ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categorías: 1. Técnicas básicas, así llamadas por encontrarse a la base de diversas aplicaciones de IA. Entre otras se encuentran Búsqueda Heurística de Soluciones, Representación del Conocimiento, Deducción Automática, Programación Simbólica (LISP) y Redes Neuronales. 2. Tecnologías, o combinaciones de varias técnicas básicas, orientadas a resolver familias de problemas. Las tecnologías son más especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de las aplicaciones finales. Se pueden mencionar a la Robótica y Visión, Lenguaje Natural y Sistemas Expertos. APLICACIONES Y TECNICAS
8. APLICACIONES Y TECNICAS 3. Clases o tipos de aplicaciones: Diagnóstico, Predicción (sistemas de autocontrol de reactores atómicos), Secuencia de operaciones ("Scheduling"), Diseño, Interpretación de datos. 4. Campos de aplicación: Ingeniería, Medicina, Sistemas de Manufactura, Administración, Apoyo a la Toma de Decisiones Gerenciales, etc. Todas caen dentro de las áreas de los sistemas computacionales, pero que se consideran como clientes de la Inteligencia Artificial.
9. Inteligencia Artificial en Sistema de atención al cliente Ana mantiene más de 40.000 diálogos cada día con los clientes de Ikeade veinte países. Gracias a ello, los responsables de la compañía calculan un ahorro anual de entre 15 y 20 millones de euros en todo el proceso de atención al cliente. Artificial Solutionses la empresa tecnológica que está detrás de esta políglota y eficiente empleada virtual. Johan Ahlund, CEO de la compañía, resume su actividad diciendo que “lo que hacemos se llama CustomerServiceOptimization, es decir, optimizar todos los servicios que relacionan a la empresa con sus clientes.