Fundamentos de la Inteligencia Artificial JV

INTRODUCCIÓN

La Inteligencia Artificial trata de la creación de maquinas que puedan imitar comportamientos inteligentes.

La Inteligencia Artificial se utiliza para automatizar procesos repetitivos y analizar grandes volúmenes de datos permitiendo aumentar neutras eficiencia y tomar decisiones informadas con mayor rapidez.

L a evolución de la IA puede dividirse en varias etapas clave:

Década	Eventos Clave
1950	Turing introduce su test para evaluar la inteligencia de una máquina. En 1956, se utiliza por primera vez el término Inteligencia Artificial.
1960-70	Se desarrollan los primeros sistemas expertos. En 1965 se crea ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural.
1980
1990	La IA se populariza con el éxito de Deep Blue, el programa de ajedrez que vence al campeón mundial de 1997.
S. XXI	Se producen avances en aprendizaje automático (machine learning) que es un campo de la inteligencia artificial que busca como dotar a las mejores maquinas de capacidad de aprender. Un tipo de aprendizaje profundo (Deep Learning) que usa redes neuronales imitando el funcionamiento del cerebro.

UTILIDADES

• SALUD
  • Diagnóstico médico. Para analizar radiografías, resonancias magnéticas y detectar enfermedades.
  • Medicina personalizada. Para desarrollar tratamientos personalizados basados en el análisis de datos médicos y genéticos del paciente.
  • Telemedicina. Consultas médicas a distancia y programación de citas con profesionales de la salud.
• FINANZAS
  • Análisis de riesgo. Evaluación del riesgo crediticio de los solicitantes de un préstamo,.
  • Trading (compraventa de activos financieros cotizados como acciones). Desarrollo de algoritmos que realizan operaciones bursátiles de manera automática basándose en análisis de grandes volúmenes de datos del mercado.
  • Atención al cliente. Uso de chatbots (programa informático que simula conversaciones humanas usando IA y procesamiento de lenguaje natural). Los chatbots gestionan consultas de clientes y proporcionan información de productos.
• EDUCACIÓN
  • Sistemas de tutoría inteligente. Apoyo personalizado a los estudiantes.
  • Análisis del rendimiento. Análisis de datos académicos para identificar áreas de mejora.
  • Creación de contenido educativo. Generación de materiales de estudio.

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