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INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Aprender a utlizar herramientas de inteligencia…
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Nace en 1956 en Dartmouth College, liderada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon (Ganascia, 2018).
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Simulación de procesos intelectuales humanos mediante algoritmos en un entorno dinámico basado en datos (ISO/IEC, 2019)
IA Débil: Simula la cognición humana, automatiza actividades y procesos (Rouhiainen, 2018)
IA Fuerte: Tecnología ideal con conciencia y sensibilidad, aún en desarrollo (Rouhiainen, 2018)
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Supervisión educativa: Monitoreo automático de calidad en procesos administrativos y pedagógicos (ISO 9000:2015; García-Peña et al., 2020)
Admisión y retención universitaria: Orientación vocacional y seguimiento estudiantil para reducir la deserción (Pineda, 2010).
Educación inclusiva: Herramientas tecnológicas para estudiantes con discapacidad, como libros hablados y aplicaciones para autismo (Jiménez y Carrión, 2019; García y San Juan, 2014)
Detección de problemas de conducta: Análisis de factores genéticos, ambientales y actitudinales para prevenir violencia escolar (Ortega y Plancarte, 2017).
Aprendizaje automático (Machine Learning): Algoritmos que permiten a las máquinas aprender sin programación explícita (Yan-Tak, 2019).
Aprendizaje profundo (Deep Learning): Identificación autónoma de conceptos complejos mediante redes neuronales y macrodatos (Dark, 2018).
Macrodatos (Big Data): Conjunto de datos digitales masivos que superan las capacidades humanas de análisis (Tascón y Collaut, 2020)
Componentes:
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Algoritmos.
Redes neuronales.
Macrodatos (Big Data).
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Desde el enfoque tecnológico se usan nuevas herramientas de arquitectura y de diseño de software para ser mas eficiente el proceso (IDC, 2017)
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