Descubre cómo estos conceptos definen la IA y su impacto en la innovación. 💡🚀 A continuación, resumo los pilares o conceptos claves que debes conocer para comprender el funcionamiento de la Inteligencia Artificial: - #AprendizajeSupervisado. Utiliza ejemplos etiquetados para predicciones precisas. - #AprendizajeNoSupervisado. Simplifica sin etiquetado humano, permitiendo a la IA identificar patrones complejos. - #AprendizajePorRefuerzo. Estrategia clave en Machine Learning y Deep Learning, similar al refuerzo en humanos. Presente en herramientas como ChatGPT, crucial para modelos autónomos. -#RedesNeuronales. Base fundamental de la IA, simula la estructura cerebral para procesar información en capas. -#IAGenerativa. Capacidad para crear contenido innovador y interactuar naturalmente. Desde predecir tiempos de viaje hasta generar imágenes detalladas, abre nuevas posibilidades. #NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural): Permite formular solicitudes naturalmente, es clave para interacciones fluidas en herramientas como ChatGPT.

1. Conceptos claves
Inteligencia Artificial (IA)
Uno de los aspectos más intrigantes de la inteligencia artificial es su capacidad para aprender, lo
que le permite ajustarse a información y situaciones novedosas.
Aprendizaje Supervisado
El aprendizaje supervisado implica enseñar
a la inteligencia artificial a través de
ejemplos etiquetados, de manera similar a
enseñar a un niño a reconocer frutas.
La meta es que la IA realice predicciones o
clasificaciones precisas incluso para datos
no vistos previamente.
Gato
Perro
Ventajas:
• Facilidad de implementación y
capacidad para realizar
predicciones fundamentadas en
relaciones aprendidas.
Desventajas:
• Requiere conjuntos de datos
etiquetados extensos, riesgo de
"overfitting" y limitaciones en la
generalización a nuevas
categorías.
1
Bárbara Armas
Economist | Experto Advanced IA

2. Conceptos claves
Inteligencia Artificial (IA)
Uno de los aspectos más intrigantes de la inteligencia artificial es su capacidad para aprender, lo
que le permite ajustarse a información y situaciones novedosas.
Aprendizaje No Supervisado
 A diferencia del aprendizaje supervisado este
método es más simplificado y prescinde del
etiquetado humano.
 Permite a la IA establecer sus propias
conexiones, identificando patrones más
complejos y sutiles.
Vector de
características
Modelo IA
Resultado
2
Bárbara Armas
Economist | Experto Advanced IA

3. Conceptos claves
Inteligencia Artificial (IA)
Uno de los aspectos más intrigantes de la inteligencia artificial es su capacidad para aprender, lo
que le permite ajustarse a información y situaciones novedosas.
Aprendizaje por Refuerzo
Este tipo de aprendizaje es similar al
refuerzo en el aprendizaje humano, donde
las acciones deseables se refuerzan
mediante recompensas.
Actualmente es una estrategia empleada
en diversos contextos, incluyendo Machine
Learning y Deep Learning.
Se manifiesta en herramientas como
ChatGPT y juega un papel esencial en el
desarrollo de modelos autónomos.
3
O X
O X
O
O X
O X
O X
O X
O
O X
O X
AGENTEC
ESTADO ACCIÓN RECOMPENSA
+1
-1
PENALIZACIÓN
Bárbara Armas
Economist | Experto Advanced IA

4. Conceptos claves
Inteligencia Artificial (IA)
Se requiere la implementación de la capacidad multitarea, donde se ejecuten diversas tareas de
manera simultánea, concatenando los resultados de manera progresiva.
Redes Neuronales
Simula la estructura del cerebro humano,
evolucionando dinámicamente para
procesar información en capas,
descomponiéndola hasta una conclusión.
Es un fundamento principal de la
Inteligencia Artificial.
4 1
3
2
n
1
2
m
…
Entradas
Capa de entrada
Capa Oculta
Capa Salida
Salida
1
…
Bárbara Armas
Economist | Experto Advanced IA

5. Conceptos claves
Inteligencia Artificial (IA)
Estos conceptos definen la vanguardia de la Inteligencia Artificial, abriendo nuevas posibilidades en
la creación y comprensión de contenido
IA Generativa:
•Implica la capacidad para crear contenido
novedoso e interactuar de manera natural.
•Supone la generación de información
innovadora, como la predicción de tiempos
de viaje o la creación de imágenes
detalladas con descripciones
5 6 Procesamiento del Lenguaje
Natural (PLN):
•Proceso que se activa al formular
solicitudes a la máquina de manera
natural.
•Facilita interacciones fluidas y respuestas
en lenguaje humano, siendo esencial para
aplicaciones avanzadas como ChatGPT.
IA
Usuario
Hola ¿algún cine cerca de mí?
Si, cine sol a 500 metros de ti
Bárbara Armas
Economist | Experto Advanced IA

6. Gracias por
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Bárbara Armas
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