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Paquete de repaso: Inteligencia Artificial

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Tres actividades conectadas sobre IA

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Dominican Republic

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Paquete de repaso: Inteligencia Artificial
 

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Tres actividades conectadas sobre IA

by Jorgeluis Pérez vasquez
1

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA) en términos simples?

2

¿Qué diferencia a Machine Learning de IA general?

3

¿Qué es una red neuronal?

4

¿Qué significa entrenamiento supervisado?

5

¿Qué es overfitting?

6

¿Qué implica sesgo en IA?

7

Ejemplo de aplicación de IA en la vida diaria:

8

¿Qué es aprendizaje por refuerzo?

9

¿Qué es ética en IA?

10

Conclusión del repaso: ¿Cuál es un reto clave de la IA moderna?

Explicación

La IA busca imitar tareas cognitivas, no solo calcular. Usualmente implica aprendizaje y adaptación.

ML es un subconjunto de IA centrado en el aprendizaje a partir de datos.

Las redes neuronales ajustan pesos durante el entrenamiento para aprender patrones.

En supervisado, las etiquetas guían al modelo para predecir respuestas.

Overfitting reduce la capacidad de generalizar a datos nuevos.

Sesgo de datos puede sesgar predicciones y decisiones del modelo.

IA se usa en asistentes, búsquedas, recomendaciones, entre otros.

El agente toma acciones y recibe retroalimentación para mejorar.

La ética aborda sesgos, privacidad y impacto social.

Los modelos deben generalizar y no amplificar sesgos presentes en datos.

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