¿Qué puede hacer la IA?

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Este ejercicio forma parte del curso

Comprender la inteligencia artificial

PrincipianteNivel de habilidad

4.8+

¡Comienza tu viaje hacia la IA! La inteligencia artificial ha pasado rápidamente de ser un tema puramente científico a convertirse en un campo general cuyas aplicaciones y usos son innumerables hoy en día, en los negocios, la industria o simplemente en nuestra vida cotidiana. Aprenderás qué es la IA, qué tipos de problemas pueden resolverse utilizando la IA y cuáles son sus limitaciones actuales. También obtendrás una amplia comprensión de las subáreas de la IA y sus disciplinas relacionadas.

Exercise 1: ¿Qué es la inteligencia artificial?Exercise 2: La gran pregunta Exercise 3: ¿Estrecha o general?Exercise 4: ¿Qué puede hacer la IA?

Ejercicio actual

Exercise 5: La IA en el trabajo Exercise 6: La IA en acción Exercise 7: Áreas y disciplinas relacionadas de la IA Exercise 8: ¿Cómo aprende la IA?Exercise 9: Escucha y aprende

¿Cuáles son las funciones básicas de los sistemas de IA y las posibilidades que ofrece cada una de sus áreas? ¿De dónde proceden los datos que alimentan los sistemas de IA y cómo utilizan los datos técnicas como el machine learning para resolver diversos problemas? Este capítulo responde a estas preguntas y a otras, desvelando cómo las distintas formas de IA pueden adquirir datos, aprender de ellos e interactuar con su entorno físico o digital.

Exercise 1: Algoritmos y sistemas de IA desmitificados Exercise 2: Dentro de un sistema de IA para pizzas Exercise 3: Desenmascarar un sistema de IA de reservas hoteleras Exercise 4: Adquisición de datos Exercise 5: La simbiosis de la IA y el Internet de las cosas (IoT)Exercise 6: ¿Estructurados o no estructurados?Exercise 7: Aprender de los datos Exercise 8: Entrenamiento y clasificación con pingüinos Exercise 9: El intruso no supervisado Exercise 10: El aprendizaje profundo ha llegado para quedarse Exercise 11: Interactuar con el entorno Exercise 12: Aprender de las opiniones de los clientes Exercise 13: Confusión entre robots, visión y lenguaje natural Exercise 14: Verdadero o falso: qué puede hacer la IA

¡Prepárate para sumergirte en el apasionante mundo de la IA en los negocios y la empresa! Este capítulo descubre los conceptos fundamentales, las directrices y las prácticas recomendadas para crear una organización impulsada por la IA o convertirse en una. Para dotar a tus productos, servicios y proyectos de un toque de inteligencia o revolucionar los procesos operativos de tu organización, al final de este capítulo comprenderás los elementos esenciales para adoptar esta tecnología: desde la cultura hasta los datos y la infraestructura, pasando por la creación de equipos de profesionales de la IA con talento. También conocerás los retos que pueden aparecer por el camino y ejemplos de historias de éxito de grandes empresas que aprendieron a hacer de la IA un aspecto central de su marca.

Exercise 1: Establecer una cultura de la IA Exercise 2: Cuatro ingredientes para las organizaciones impulsadas por la IA Exercise 3: Hogar, seguro hogar Exercise 4: Estrategia de datos, recursos y personas Exercise 5: Dilemas de infraestructura Exercise 6: El "zen" de los MLOps Exercise 7: Construcción de equipos Exercise 8: ¿Tiene éxito tu sistema de IA implementado?Exercise 9: Historias de rendimiento Exercise 10: Una prueba de concepto (PoC) académica Exercise 11: Retos e historias de éxito Exercise 12: Formas de fomentar una cultura de la IA Exercise 13: Paola y el proyecto de moda

Cuando nuestro apasionante viaje por la IA se acerque a su fin, profundizaremos en la importante conexión entre la IA y su impacto en la humanidad y la sociedad. Exploraremos temas como la democratización de la IA y la IA responsable, que abarcan la ética, la interpretabilidad, la justicia y la seguridad, todos aspectos cruciales para cultivar sistemas de IA que influyan positivamente en nuestras vidas. Por último, dirigiremos nuestra mirada hacia el horizonte, esbozando las apasionantes perspectivas y los retos que presenta la IA para dar forma a un futuro sostenible.

Exercise 1: Democratizar la inteligencia artificial Exercise 2: Prácticas recomendadas para la democratización de la IA Exercise 3: Abrir las puertas de los datos abiertos Exercise 4: Explicabilidad e interpretabilidad Exercise 5: Un árbol dentro de la caja blanca Exercise 6: Explicar las admisiones a la universidad Exercise 7: Unboxing de SHAP Exercise 8: Retos sociales: ética, justicia y privacidad Exercise 9: Compartir datos para el progreso de la IA Exercise 10: ¿Comportamiento sesgado o no sesgado?Exercise 11: El vehículo sesgado Exercise 12: Retos sociales: el futuro de la IA Exercise 13: Las mil caras de la IA sostenible Exercise 14: Paola y el lado humano de la IA Exercise 15: Un viaje termina, otro comienza