Was kann ich tun?
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textoFiltroFichatipo de documento Sozialwissenschaften - Didaktische Einheit
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Es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción
El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación.
Desde al menos el siglo I a.C., los humanos se han planteado la posibilidad de crear máquinas que imiten al cerebro humano. Ya en la época moderna, John McCarthy acuñó el término inteligencia artificial en 1955. En 1956, McCarthy y algunos otros organizaron una conferencia denominada «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence». Este encuentro dio lugar a la creación del aprendizaje automatico, el aprendizaje profundo, el análisis predictivo y, ahora, el análisis prescriptivo. También dio lugar a un campo de estudio totalmente nuevo: la ciencia de los datos.
¿Cómo funciona la IA?
Las Inteligencias artificiales utilizan algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, que es la capacidad de una máquina para aprender de forma autónoma a partir de datos sin ser programada específicamente para hacerlo. De esta manera la IA puede mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo.
Tipos de Inteligencia Artificial:
Los asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google Assistant emplean algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz para comprender y responder a las preguntas y comandos de los usuarios.
El reconocimiento facial permite identificar a personas en imágenes o videos.
La IA permite la planificación de rutas precisas y la entrega de información en tiempo real.
Mediante el reconocimiento de voz es posible transcibir textos e identificar el timbre de una persona.
Como GPT-3, usan redes neuronales y aprendizaje profundo para producir datos realistas y coherentes.
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Fecha publicación: 9.9.2024
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