Primera actividad primer parcial - Diego Omar Matias Cruz (1)

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Escuela 
Instituto Politécnico Nacional 
(IPN) 
 
Unidad 
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Coahuila 
(UPIIC) 
 
Carrera 
Ingeniería en Inteligencia Artificial 
 
Asignatura 
Fundamentos de inteligencia artificial 
 
Profesor 
José Luis Cendejas Valdez 
 
Alumno 
Diego Omar Matias Cruz 
 
Cuarto Semestre 
Grupo Uno 
 
 
 
 
 
 
¿Qué es la inteligencia artificial? 
 
La inteligencia artificial es la subdisciplina de la rama informática que permite crear programas 
autónomos que son capaces de emular el comportamiento humano, estas mejoran sin necesidad 
de tanta intervención humana gracias a el aprendizaje automático, pero para esto se necesitan 
otras herramientas como el big data, ciencia de datos, machin learnig y Deep learnig 
 
¿Qué es el machine learnig? 
 
El machine learnig es una subdisciplina en el campo de la IA que se enfoca en el desarrollo de 
sistemas y algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar con la experiencia sin ser 
explícitamente programadas. En lugar de ser programadas el machine learnig aprende de los datos 
que se le proveen, con estos datos que se le dan este aprende tendencias y patrones que le 
servirán para la toma de decisiones y realizar tareas. En el machine learning existen dos variantes 
de aprendizaje el cual es el supervisado, el no supervisado y el aprendizaje por refuerzo 
 
¿Qué es el aprendizaje supervisado? 
 
El Aprendizaje Supervisado es un tipo de Machine Learning en el cual un algoritmo es entrenado 
con un conjunto de datos etiquetados para realizar una tarea específica. En el aprendizaje 
supervisado, el algoritmo recibe información sobre la entrada y la salida esperada para un 
conjunto de datos, y utiliza esta información para aprender a realizar la tarea 
 
¿Qué es el aprendizaje no supervisado? 
 
El Aprendizaje No Supervisado es un tipo de Machine Learning en el cual un algoritmo es 
entrenado con un conjunto de datos sin etiquetas para descubrir patrones y tendencias 
subyacentes. 
 
Los datos el pilar de la IA 
 
Los datos para la inteligencia artificial son necesarios para que esta aprenda y aquí entra la ciencia 
de datos ya que esta nos proporciona las etiquetas y información necesaria para que la IA sea 
desarrollada. 
Big data 
 
La big data nos ayuda en la IA gracias a su naturaleza que es la gran cantidad de datos que maneja, 
la IA se retroalimenta de toda la informacion que se le proporciona, entre más ejemplos y 
informacion se le de mas eficaz y completa será la IA 
 
DEEP LEARING 
 
El Deep Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que se basa en la utilización de redes 
neuronales artificiales con muchas capas, las cuales imitan la estructura y funcionamiento de las 
redes neuronales humanas. Estas redes se alimentan con grandes cantidades de datos y se van 
mejorando a medida que procesan más información, lo que les permite aprender de forma 
autónoma y realizar tareas complejas, como la traducción automática, el reconocimiento de 
imágenes y el análisis de sentimientos en textos. El Deep Learning es una tecnología clave en el 
desarrollo de sistemas de IA avanzados y es ampliamente utilizado en aplicaciones como la visión 
por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos.