INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Artificial trata de la creación de máquinas que puedan imitar comportamientos inteligentes.
La Inteligencia Artificial se utiliza para automatizar procesos repetitivos y analizar grandes volúmenes de datos permitiendo aumentar nuestra eficiencia y tomar decisiones informadas con mayor rapidez
La 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 y 1970 | Se desarrollan los primeros sistemas expertos. En 1965 se crea ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural. |
| 1980 | La investigación en redes neuronales resurgen |
| 1990 | La IA se populariza con el éxito de Deep Blue, el programa de ajedrez que vence al campeón mundial en 1997. |
| Sigo XXI | Se producen avances en aprendizaje automático, que es un campo de la inteligencia artificial que busca como dotar a las máquinas de capacidad de aprender. Un tipo de aprendizaje automático es el aprendizaje profundo (Deep learning) que usa redes neuronales imitando el funcionamiento del cerebro. |
UTILIDADES
- SALUD
- Diagnóstico médico. Para desarrollar tratamientos personalizados basados en el análisis de datos médicos y genéticos del paciente.
- 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 préstamo
- Trading (compraventa de activos financieros cotizados como acciones, divisas…). Desarrollo de algoritmos que realizan operaciones bursátiles de manera automática basándose en análisis de grandes cantidades de datos (Big Data)
- 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.
ENLACES
Aprendizaje automático
Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Se usa para predecir el precio de una vivienda, clasificar clientes en función de su solvencia, identificación de objetos en imágenes…
Deep learning
Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Se usa para predecir el precio de una vivienda, clasificar clientes en función de su solvencia, identificación de objetos en imágenes…
Aprendizaje automático
Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Se usa para predecir el precio de una vivienda, clasificar clientes en función de su solvencia, identificación de objetos en imágenes…
Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Se usa para predecir el precio de una vivienda, clasificar clientes en función de su solvencia, identificación de objetos en imágenes…