Digitalización RA4

Existen distintas clasificaciones o catalogaciones de la inteligencia artificial. Relaciona cada Tipo de IA con su correspondiente descripción. Sistemas diseñados y entrenados para realizar tareas específicas. Asistentes virtuales, sistemas de recomendación, sistemas de filtrado de spam de correo electrónico, o algoritmos de reconocimiento de voz o de reconocimiento facial. Tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general, de una forma similar a como lo hace un ser humano. Podría tener una conversación significativa sobre cualquier tema, tanto técnico como filosófico, mostrando una comprensión profunda; sería capaz de llevar a cabo investigaciones científicas avanzadas, formulando hipótesis y llevando a cabo experimentos; y podría también adaptarse a nuevos entornos y tareas sin necesidad de sufrir una reprogramación específica. Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos y las relaciones existentes entre ellos empleando redes semánticas, ontologías y sistemas basados en reglas. Representación explícita del conocimiento, razonamiento basado en reglas, transparencia y comprensibilidad, o manipulación de lenguajes naturales. Se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales que intentan emular el aprendizaje y el procesamiento de información de manera similar a cómo lo hacen los sistemas biológicos, particularmente el cerebro humano. Puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin la necesidad de una programación explícita y detallada de reglas.

La evolución histórica de la inteligencia artificial (IA) es un viaje fascinante a través de décadas de investigación, descubrimientos y avances tecnológicos. A continuación, relaciona cada etapa con su correspondiente hallazgo. Décadas de 1940 y 1950. Década de 1950. Década de 1960 y 1970. Década de 1980. Década de 1990. Década de 2000. Década de 2010. Década de 2020.

La minería de datos, conocida también como data mining, es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Este proceso implica el análisis de datos desde diferentes perspectivas y la conversión de estos datos en información útil para la toma de decisiones. Indica el orden de las etapas a seguir en el proceso de minería de datos. Recolección y preparación de datos. Transformación de datos. Modelado y análisis. Evaluación e interpretación. Despliegue y uso de resultados.

Relaciona cada técnica en minería de datos con su descripción. Clasificación. Clustering. Regresión. Análisis de asociación. Detección de anomalías.

Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo necesitan gran cantidad de datos para aprender y mejorar de los errores cometidos. Es un proceso de entrenamiento infinito con el que se busca la mejora continua. Este entrenamiento o aprendizaje presenta tres enfoques distintos. Relaciona cada aprendizaje con su descripción. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo.

La inteligencia artificial tiene aplicaciones amplias y diversas en distintos sectores productivos. Relaciona las funciones con las áreas donde se está utilizando la IA. Diagnóstico y tratamiento. Detección de fraude. Automatización de procesos. Optimización de rutas. Predicción de cosechas. Recomendaciones de productos. Análisis de rendimiento. Reclutamiento y selección.