La inteligencia Artificial (definiciones y algoritmos)

En esta publicación delimitamos el concepto de la inteligencia artificial.

 

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas o sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje, la adaptación, la resolución de problemas y la toma de decisiones. Los sistemas de inteligencia artificial pueden procesar datos, reconocer patrones y mejorar su rendimiento con el tiempo sin intervención humana directa. 

Inteligencia artificial: El término general. En términos amplios, se refiere a software diseñado para imitar o superar aspectos de la inteligencia humana. El software de inteligencia artificial puede aprender a partir de datos como imágenes o texto, experiencia, evolucionar o cualquier otra cosa que los investigadores aún tengan que inventar.

Cuando hablamos de que la inteligencia artificial "entiende" algo, nos referimos a su capacidad para procesar datos, aprender patrones y realizar tareas específicas de manera eficiente. Este entendimiento no implica una conciencia subjetiva ni una comprensión en el sentido humano. La inteligencia artificial opera de acuerdo con las reglas y lógica programadas en su código, sin una verdadera comprensión del significado de las tareas que realiza.

 Alguna de las funciones que han tenido mayor relevancia son:

- Reconocimiento de imágenes estáticas, clasificación y etiquetado

- Mejora de algoritmos comerciales

- Mantenimiento predictivo

- Clasificación de objetos

- Distribución de contenido en redes sociales

- Traducción de textos

Aprendizaje automático / machine learning

El aprendizaje automático, o "machine learning" en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento en tareas específicas a través de la experiencia y el análisis de datos, en lugar de seguir instrucciones programadas explícitamente. Se basa en algoritmos que permiten a las máquinas aprender patrones y tomar decisiones sin intervención humana directa.

Usos:

-  Aplicación en la creación de filtros de SPAM

Algoritmos básicos

perceptrón 

El Perceptrón es un modelo simple de una neurona artificial que puede ser utilizado para clasificación binaria. En 1957 Frank Rosenblatt inventó el perceptrón en el laboratorio aeronáutico de Cornell. Basándose en los primeros conceptos de neuronas artificiales, propuso la “regla de aprendizaje del perceptrón”.

Un perceptrón es una neurona artificial, y, por tanto, una unidad de red neuronal. El perceptrón efectúa cálculos para detectar características o tendencias en los datos de entrada.

Se trata de un algoritmo para el aprendizaje supervisado de clasificadores binarios. Ese algoritmo es el que permite que las neuronas artificiales aprendan y traten los elementos de una serie de datos.

El perceptrón desempeña un papel esencial en los proyectos de Machine Learning. Se utiliza en gran medida para clasificar datos, o como algoritmo que permite simplificar o supervisar las capacidades de aprendizaje de los clasificadores binarios.

Almacenamiento de datos

Para los DATOS de la IA se usan las siguientes estructuras

1. Vectores y Matrices: En muchos casos, los datos de entrada y salida se representan mediante vectores o matrices numéricas. Cada elemento del vector puede representar una característica específica y se utiliza para la entrada en algoritmos de aprendizaje automático.

2. Tensores: Una generalización de matrices a más dimensiones, los tensores son utilizados en redes neuronales y otros modelos de aprendizaje profundo para manejar datos multidimensionales.

3. Grafos: En modelos de aprendizaje profundo, especialmente en redes neuronales, se utiliza una estructura de grafo para representar la arquitectura del modelo. Los nodos del grafo suelen representar operaciones matemáticas, y las aristas indican cómo fluye la información.

4. Árboles de Decisión: En algoritmos de aprendizaje supervisado, como los árboles de decisión, se utiliza una estructura de árbol para representar las decisiones tomadas durante el proceso de clasificación.

5. Listas y Conjuntos: En algunos casos, se utilizan estructuras de datos simples como listas o conjuntos para almacenar y manipular datos durante el procesamiento.

6. Diccionarios: Se utilizan para representar mapeos entre claves y valores. En el contexto de la inteligencia artificial, podrían usarse para almacenar información sobre características y sus valores asociados.

Lecturas y videos recomendados:

Libro Inteligencia Artificial de Margaret A. Boden
https://books.google.com.pe/books?hl=es&lr=&id=LCnYDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT3&dq=inteligencia+artificial&ots=dsPoxWbMp9&sig=lI-llpS0dTjAFQUtWBDz6-Nj8FM&redir_esc=y#v=onepage&q=inteligencia%20artificial&f=false

Libro: Rouhiainen - Madrid: Alienta Editorial, (2018) - INTELIGENCIA ARTIFICIAL101 COSAS QUE DEBES SABER HOY SOBRE NUESTRO FUTURO

 Martin Armstrong, The Future Of A.I.(2016). https://www.statista.com/chart/6810/the-future-of-ai 

Artificial Intelligence - Q&A with Sebastian Thrun: June 2017. https://www.youtube.com/watch?v=gyEyBZdUjCo

Perceptrón: ¿qué es y para qué sirve? https://datascientest.com/es/perceptron-que-es-y-para-que-sirve

1. Alan Turing: Pionero en la teoría de la computación, Alan Turing propuso la "máquina universal" y sentó las bases conceptuales para la inteligencia artificial.

2. John McCarthy: Conocido como el "padre de la inteligencia artificial", McCarthy acuñó el término "inteligencia artificial" y fue fundamental en el desarrollo de los primeros programas de IA.

3. Marvin Minsky: Co-fundador del MIT AI Lab, Minsky hizo contribuciones significativas al campo de la visión por computadora y la teoría de la mente.

4. Herbert A. Simon: Ganador del Premio Nobel en Economía, Simon contribuyó a la inteligencia artificial y la psicología cognitiva. Su trabajo incluye el desarrollo de modelos de toma de decisiones.

5. Geoffrey Hinton: Pionero en el campo del aprendizaje profundo, Hinton ha hecho contribuciones significativas al desarrollo de redes neuronales y al avance de la inteligencia artificial.

6. Andrew Ng: Co-fundador de Coursera y profesor en la Universidad de Stanford, Ng ha desempeñado un papel clave en la popularización de la educación en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

7. Yann LeCun: Director de IA de Facebook y profesor en la Universidad de Nueva York, LeCun es conocido por su trabajo en redes neuronales convolucionales (CNN) y su aplicación en reconocimiento de imágenes.

8. Fei-Fei Li: Profesora en la Universidad de Stanford, Li es conocida por su trabajo en visión por computadora y aprendizaje profundo, y ha contribuido a la popularización de la inteligencia artificial.

Carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos

 La carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos es un programa académico que prepara a los estudiantes para trabajar en el campo emergente de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un enfoque interdisciplinario que combina conocimientos de estadísticas, matemáticas, informática y dominio del tema para extraer conocimientos y perspectivas de conjuntos de datos complejos.

Aquí hay algunos aspectos clave de la carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos:

1.     Fundamentos de la Computación: Los estudiantes adquieren habilidades sólidas en programación y comprensión de algoritmos, ya que la manipulación y el análisis de grandes conjuntos de datos a menudo requieren un sólido conocimiento en informática.
2.     Estadísticas y Matemáticas: La comprensión de los fundamentos estadísticos y matemáticos es esencial para realizar análisis significativos de datos. Los estudiantes suelen estudiar probabilidad, álgebra lineal, cálculo y estadísticas avanzadas.
3.     Bases de Datos y Almacenamiento de Datos: Los ingenieros en ciencia de datos deben saber cómo almacenar y gestionar grandes cantidades de datos. Esto implica conocimientos en bases de datos, sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) y tecnologías de almacenamiento.
4.     Machine Learning y Aprendizaje Profundo: El aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) son áreas clave de la ciencia de datos. Los estudiantes aprenden a construir modelos predictivos y analíticos utilizando algoritmos de machine learning.
5.     Programación y Herramientas Específicas: Los ingenieros en ciencia de datos suelen trabajar con lenguajes de programación como Python y R, así como con herramientas específicas como TensorFlow, PyTorch, y bibliotecas de ciencia de datos como Pandas y NumPy.
6.     Ética y Comunicación: Dada la naturaleza sensible de muchos conjuntos de datos y la importancia de comunicar hallazgos de manera efectiva, se enseñan aspectos éticos y habilidades de comunicación.
7.     Proyectos Prácticos: Muchos programas incluyen proyectos prácticos en los que los estudiantes aplican sus conocimientos para resolver problemas del mundo real. Esto puede incluir la colaboración con empresas o instituciones para abordar desafíos específicos.

 

 Según las universidades consultadas los cursos son:

Ingeniería en Ciencia de Datos
1. DATA SCIENCE SPECIALIST
Minería de datos
Minería de datos avanzado
Análisis de regresión & Series temporales
Procesos estocásticos
Analítica de la web

2. ARTIFICIAL INTELLIGENCE SPECIALIST

Inteligencia artificial
Machine Learning
Deep Learning
Computación gráfica

DATOS

Los procesos estocásticos son modelos matemáticos que describen la evolución de un sistema a lo largo del tiempo de una manera probabilística. Estos modelos se utilizan para analizar y entender fenómenos que exhiben aleatoriedad o variabilidad en su comportamiento. Los procesos estocásticos son ampliamente utilizados en diversas disciplinas, como estadísticas, ingeniería, finanzas, física, biología y más.

Raudo - Adjetivo

Esta palabra se utiliza en las noticias.

 Significado:

Rápido, violento, precipitado.

Explicación

Que va a gran velocidad o que invierte poco tiempo o menos tiempo del que se considera normal en moverse o desarrollarse.

La cultura woke ¿Qué es woke?

 Escucho y leo más sobre la cultura Woke, ¿Pero sabemos su origen?

Según BBC (2022)

Significado literal "Desperté".

Ese es el significado literal de la palabra "woke", el pasado de "wake", que significa despertar.

Pero el término es mucho más complejo y ser o estar woke en slang o jerga estadounidense puede hacer ver con qué posturas políticas estás más alineado.

El uso de woke surgió dentro de la comunidad negra de Estados Unidos y originalmente quería decir estar alerta a la injusticia racial.

Otro concepto dice

Para el 2020, partes del centro político y derecha política en varios países occidentales usaban el término woke, a menudo de manera irónica, como forma de denominar a varios movimientos e ideologías progresistas radicales o de izquierda identitaria posmoderna percibidos como "demasiado rabiosos, entusiastas, agresivos, agitadores, susceptibles o poco sinceros, y por su tendencia a la censura de opiniones discrepantes mediante la llamada cultura de la cancelación"

El País (2022)

Si alguien alguna vez usó entre la izquierda española ese término, debió de ser una era breve. Woke es hoy una palabra que delata a gente más de derechas, quienes la emplean para agrupar a sus enemigos en un único bando, “la tiranía de lo woke” (OkDiario, diciembre de 2021) o los Wokerati (Fox News, 2020), según. O sea, una mezcla de turba tuitera desbocada y activistas de Instagram. Ofendiditos, la generación de cristal. Un obrero con sentimientos o un príncipe sensible. Al igual que progre o políticamente correcto, woke se ha convertido en insulto. “Ha pasado a ser una etiqueta con la que la derecha más rancia señala a un enemigo de paja contra el que colar de contrabando sus ideas”, opina Gonzalo Torné, autor de La cancelación y sus amigos (Anagrama). “El argumento viene a ser: ‘Como la izquierda se ha preocupado de las identidades y las minorías, se ha despreocupado de los obreros y por eso votan a la derecha’. Primero, se sustenta en un antagonismo falso. Además, los movimientos identitarios siempre han ido de la mano de las luchas sociales. Basta recordar el sufragismo y el abolicionismo”.

También el recorrido a lo largo de los años de la cultura woke stricto sensu puede haber contribuido a ahuecar el término. “Alguien woke, ahora, es quien usa la idea de política progresista en su propio beneficio”, explica Lucía Lijtmaer, autora del libro Ofendiditos: Sobre la criminalización de la protesta (Anagrama). “Las marcas woke son aquellas que utilizan las consignas de movimientos y reivindicaciones, por ejemplo LGTBI, pensemos en el Orgullo, en su propio beneficio”.

¿Significa algo realmente ser woke hoy? Según el empleo hoy habitual de la palabra, nada. Quizá dé igual. En 1961, el autor afroamericano James Baldwin dijo: “Ser negro en este país y tener un mínimo de consciencia es sentir ira prácticamente todo el tiempo”. Se podía ser woke antes de que existiera el término y, salvo sorpresa, seguramente se pueda seguir siéndolo después de él.

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Abogado inmobiliario en Molins de Rei: Asesoramiento legal en materia inmobiliaria

 

Un abogado inmobiliario es un profesional del derecho que se especializa en la resolución de problemas jurídicos en materia inmobiliaria. Estos abogados pueden ayudar a las personas y empresas a resolver una amplia gama de problemas, incluyendo:

• Compraventas de inmuebles
• Alquileres de inmuebles
• Contratos inmobiliarios
• Derecho urbanístico
• Derecho hipotecario

Los abogados inmobiliarios pueden proporcionar asesoramiento legal, representación en juicio y asistencia en la negociación de acuerdos. También pueden ayudar a las personas y empresas a comprender sus derechos y obligaciones en materia inmobiliaria y a tomar las medidas necesarias para protegerlos.

Si busca un despacho de abogados en Molins de Rei con prestigio y experiencia en los principales ámbitos del derecho, en la firma Verónica Romero Abogados encontrará a su servicio un completo bufete jurídico multidisciplinar de primer nivel. Ponen a disposición del cliente toda la experiencia profesional que han obtenido a lo largo de estos años dando servicio en sus distintas áreas legales, tanto a nivel extrajudicial como judicial, asesorándole de las posibilidades de éxito de su pretensión con total honestidad. Tu abogado en Molins.

Si tienes un problema inmobiliario, es importante que consultes a un abogado inmobiliario. Un abogado puede ayudarte a evaluar tu caso y determinar tus opciones legales.

Aquí hay algunos ejemplos de cómo un abogado inmobiliario puede ayudarte:

• Si quieres comprar una vivienda, un abogado puede ayudarte a negociar el precio, redactar el contrato de compraventa y supervisar la compra.
• Si quieres alquilar una vivienda, un abogado puede ayudarte a redactar el contrato de alquiler y proteger tus derechos como inquilino.
• Si quieres firmar un contrato inmobiliario, un abogado puede ayudarte a entender sus términos y condiciones y a evitar problemas futuros.
• Si tienes problemas con un proyecto de construcción, un abogado puede ayudarte a entender tus derechos y a defenderlos.
• Si tienes problemas con una hipoteca, un abogado puede ayudarte a entender tus derechos y a negociar con el banco.

Los abogados inmobiliarios son un recurso valioso para las personas y empresas que necesitan resolver problemas inmobiliarios. Si tienes un problema inmobiliario, es importante que consultes a un abogado para obtener ayuda.

Algunos de los problemas inmobiliarios que pueden ser resueltos por un abogado inmobiliario incluyen:

• Compraventas de inmuebles, como problemas de escrituración, problemas de financiación, problemas de vicios ocultos, etc.
• Alquileres de inmuebles, como problemas de impago de rentas, problemas de desahucios, problemas de daños causados por el inquilino, etc.
• Contratos inmobiliarios, como problemas de interpretación de cláusulas, problemas de incumplimiento de contrato, etc.
• Derecho urbanístico, como problemas de licencias, problemas de obras ilegales, etc.
• Derecho hipotecario, como problemas de ejecución hipotecaria, problemas de intereses abusivos, etc.

Si estás experimentando uno de estos problemas, es importante consultar a un abogado inmobiliario lo antes posible.

Algunos de los servicios que pueden ofrecer los abogados inmobiliarios incluyen:

• Asesoramiento legal
• Representación en juicio
• Negociación de acuerdos
• Gestión de trámites administrativos

Si necesitas ayuda en materia inmobiliaria, es importante que consultes a un abogado especializado en esta área.

A continuación, se presentan algunos consejos para encontrar un buen abogado inmobiliario en Molins de Rei:

• Pide recomendaciones a tus amigos, familiares o conocidos.
• Consulta las listas de abogados de la zona.
• Busca en Internet opiniones de otros clientes.
• Solicita una consulta gratuita para conocer al abogado y evaluar su experiencia y habilidades.

Los consejos para crear un sitio web a medida que sea seguro y protegido en Sant Cugat

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