Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. A lo largo de los años, la IA ha experimentado avances significativos en áreas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
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En este curso básico de introducción a la IA, se abordarán los conceptos fundamentales y las aplicaciones prácticas de esta tecnología, brindando a los estudiantes una visión general de sus capacidades y su impacto en diversos ámbitos.
Taller Inteligencia Artificial 01
Temario del curso
Clase 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
- Definición y conceptos básicos de IA.
- Breve historia y evolución de la IA.
- Principales aplicaciones en la actualidad.
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Clase 2: Fundamentos de la Inteligencia Artificial
- Aprendizaje automático y sus aplicaciones.
- Procesamiento del lenguaje natural.
- Visión por computadora y reconocimiento de patrones.
Clase 3: Ética y consideraciones sociales en Inteligencia Artificial
- Implicaciones éticas y sociales de la IA.
- Responsabilidad en el desarrollo y uso de sistemas de IA.
- Casos de uso ético y no ético de la IA.
Clase 4: Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial
- Ejemplos de IA en la vida cotidiana.
- Casos de estudio en diferentes industrias (salud, finanzas, comercio, etc.).
- Perspectivas futuras y tendencias de la IA.
Metodología
El curso se desarrollará a través de presentaciones interactivas, estudios de caso, ejercicios prácticos y discusiones grupales. Se fomentará la participación de los estudiantes para promover un entendimiento profundo de los temas tratados.
Recursos
Se proporcionarán lecturas complementarias, enlaces a recursos en línea y material de apoyo para aquellos que deseen profundizar en aspectos específicos de la IA. Con este curso, los participantes obtendrán una comprensión sólida de los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y estarán preparados para explorar sus aplicaciones en diversos campos. ¡Bienvenidos al mundo de la Inteligencia Artificial!
Taller Inteligencia Artificial 02
Taller Inteligencia Artificial 03
Las plataformas de IA son sistemas informáticos que utilizan la inteligencia artificial para realizar diversas tareas, como generar contenido, conversar, buscar información, programar, etc. Estas plataformas tienen la ventaja de ofrecer soluciones rápidas, creativas y personalizadas a los usuarios, pero también presentan desafíos, como la fiabilidad, la ética y la seguridad de los datos.
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Existen diferentes tipos de plataformas de IA, según el modelo de lenguaje que usan, el tipo de contenido que generan, el nivel de interacción que tienen, el grado de acceso que ofrecen, etc. En esta presentación, vamos a analizar algunas de las plataformas de IA más populares y avanzadas que existen a la fecha, como ChatGPT, Perplexity, Bing, Copilot, Bard, etc.
Desarrollo
- ChatGPT: es una plataforma de IA basada en el modelo de lenguaje GPT-3.5 de OpenAI, que permite generar todo tipo de contenido textual y conversar con el usuario. Se destaca por su fluidez, originalidad y amplitud de temas. También puede crear imágenes con DALL-E 3. Es una plataforma de pago, pero se puede acceder a una versión gratuita con Bing Chat.
- Perplexity: es una plataforma de IA basada en el modelo de lenguaje GPT-Neo de EleutherAI, que también permite generar contenido textual y conversar con el usuario. Se diferencia de ChatGPT en que es de código abierto y se puede descargar y ejecutar de forma local. También tiene una versión online gratuita.
- Bing: es el buscador de Microsoft, que integra la tecnología de OpenAI para ofrecer respuestas más humanas y afinadas. Usa un modelo de IA generativa llamado Prometheus, que se basa en GPT-4. También permite acceder a ChatGPT y DALL-E 3 de forma gratuita con Bing Chat.
- Copilot: es una plataforma de IA creada por GitHub y OpenAI, que ayuda a los desarrolladores a escribir código. Se basa en el modelo de lenguaje Codex, que es una versión especializada de GPT-3.5 para programación. Puede sugerir líneas de código, completar funciones, corregir errores y optimizar el código.
- Bard: es la plataforma de IA de Google, basada en el modelo LaMDA diseñado por ellos mismos. Es similar a ChatGPT, pero con algunas diferencias. Por ejemplo, no puede crear imágenes, pero tiene opciones para modificar las respuestas, hacerlas más cortas, largas, sencillas, profesionales o informales. También permite compartir las respuestas generando un enlace.
Glosario, Conceptos Inteligencia Artificial
Glosario IA
GPT, o Generative Pre-trained Transformer, es un tipo de gran modelo de lenguaje (Large Lenguage Model, LLM) y un marco prominente para la inteligencia artificial generativa.
Los modelos GPT son arquitecturas de redes neuronales de aprendizaje profundo basadas en transformadores.
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OpenAI ha lanzado varias versiones de GPT, como GPT-3 y GPT-4, que son capaces de generar texto, realizar tareas de escritura creativa y técnica, e incluso aceptar imágenes como entradas para generar subtítulos, clasificaciones y análisis
Estos modelos se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde asistencia en la escritura de código hasta la generación de contenido de marketing.
Los modelos GPT, incluidos GPT-3 y GPT-4, se basan en el aprendizaje profundo y utilizan una arquitectura de transformador. Están entrenados en grandes conjuntos de datos de texto y son capaces de comprender y generar respuestas similares a las humanas en lenguaje natural. GPT-4, en particular, está diseñado para manejar indicaciones complejas y matizadas, adaptarse a tonos y emociones específicos, generar código, procesar imágenes e interpretar múltiples idiomas.
Los modelos GPT, incluido GPT-4, tienen una amplia gama de aplicaciones, desde escribir correos electrónicos hasta generar código. Se pueden utilizar para tareas como la traducción de idiomas, la predicción de textos, el resumen y mucho más. GPT-4, específicamente, es conocido por su capacidad para manejar consultas de búsqueda y puede procesar un máximo de 32,000 tokens, equivalentes a 25,000 palabras, lo que lo hace adecuado para una variedad de tareas relacionadas con el lenguaje 1.
En resumen, GPT, incluidos GPT-3 y GPT-4, representa un avance significativo en el campo del procesamiento del lenguaje natural y tiene el potencial de revolucionar varias aplicaciones que dependen de la generación y comprensión del lenguaje.
- Chatbot: programa informático que utiliza IA para simular una conversación humana.
- GPT: siglas de «Generative Pre-trained Transformer», un modelo de lenguaje basado en redes neuronales utilizado para generar texto.
- API: siglas de «Application Programming Interface», una interfaz que permite a diferentes aplicaciones comunicarse entre sí y compartir datos.
- Aprendizaje automático (Machine Learning): rama de la IA que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento en una tarea específica.
- Redes neuronales: modelo matemático inspirado en el cerebro humano que se utiliza en el aprendizaje automático y otras aplicaciones de IA.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): rama de la IA que se enfoca en la comprensión y generación de lenguaje humano por parte de las computadoras.
- Inteligencia artificial general (AGI): objetivo de la IA de crear sistemas que puedan realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer.
- Aprendizaje profundo (Deep Learning): técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para procesar grandes cantidades de datos y mejorar el rendimiento en una tarea específica.
- Algoritmos de IA: conjunto de instrucciones que permiten a las computadoras realizar una tarea específica utilizando técnicas de IA.
- Redes adversarias generativas (GAN): modelo de IA que utiliza dos redes neuronales para generar contenido original, como imágenes o música.
- Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): técnica de aprendizaje automático que se enfoca en enseñar a las computadoras a tomar decisiones a través de la retroalimentación de un entorno.
- Visión por computadora: rama de la IA que se enfoca en la interpretación de imágenes y videos por parte de las computadoras.
Estos son solo algunos de los términos más comunes utilizados en el campo de la IA. Si deseas profundizar en el tema, te recomiendo revisar los enlaces proporcionados en la búsqueda para obtener más información.