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Subcampos de la Inteligencia Artificial - Coggle Diagram
Subcampos de la Inteligencia Artificial
Aprendizaje Automático
Característica:
Aprende patrones a partir de datos sin ser programado específicamente.
Ejemplo:
Algoritmos de recomendación en Netflix o Spotify que sugieren contenido basado en preferencias del usuario.
Aplicación Educativa:
Sistemas de tutoría inteligente que personalizan el aprendizaje según el progreso del estudiante, como Khan Academy con IA .
Técnica:
Redes Neuronales Artificiales (ANN)
Procesamiento del Lenguaje Natural
Característica:
Permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano.
Ejemplo:
Chatbots como ChatGPT o asistentes virtuales como Alexa y Siri.
Aplicación Educativa
: Plataformas como Grammarly o Google Read Along , que ayudan a mejorar la gramática y pronunciación en el aprendizaje de idiomas.
Técnica:
Modelos de Transformadores (Ejemplo: BERT o GPT)
Visión por Computadora
Característica:
Permite que las computadoras analicen e interpreten imágenes y videos.
Ejemplo:
Sistemas de reconocimiento facial utilizados en dispositivos móviles o en aeropuertos para identificación.
Aplicación Educativa
: Software como Microsoft Seeing AI , que ayuda a estudiantes con discapacidad visual a interpretar su entorno mediante descripciones en audio.
Técnica:
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Robótica
Característica:
Combina hardware y software para crear máquinas autónomas que pueden realizar tareas físicas.
Ejemplo:
Robots de Boston Dynamics que pueden caminar, correr y realizar tareas de rescate.
Aplicación Educativa:
Uso de robots como LEGO Mindstorms o Cozmo , que enseñan programación y pensamiento computacional en las aulas.
Técnica:
Algoritmos de Control Basados en Aprendizaje por Refuerzo
Expertos en sistemas
Característica:
Utilizan reglas y bases de conocimiento para tomar decisiones similares a un humano experto.
Ejemplo
: Sistemas de diagnóstico médico como IBM Watson, que ayuda a los médicos a identificar enfermedades.
Aplicación Educativa:
Sistemas de evaluación automatizados que analizan ensayos y proporcionan retroalimentación, como Turnitin y plataformas de corrección con IA .
Técnica
: Lógica Difusa
Sistemas Multiagente
Característica:
Conjunto de agentes inteligentes que interactúan entre sí para resolver problemas complejos de manera colaborativa o competitiva.
Ejemplo:
Simulación del tráfico vehicular en ciudades inteligentes, donde cada vehículo es un agente que toma decisiones en función del entorno.
Aplicación Educativa:
Simulaciones de juegos serios y entornos de aprendizaje colaborativo , como Second Life o plataformas gamificadas para resolver problemas en equipo.
Técnica:
Algoritmos Basados en Teoría de Juegos