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¿Qué es la IA? Conceptos básicos para principiantes

Este tutorial de IA para principiantes está diseñado para aprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial. En este tutorial de inteligencia artificial para principiantes, aprenderá varios conceptos básicos de la inteligencia artificial, como la inteligencia artificial, la historia de la inteligencia artificial, los tipos de inteligencia artificial, las aplicaciones de inteligencia artificial y más conceptos sobre la inteligencia artificial.

¿Qué es la IA?

AI (Inteligencia artificial) es la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas como lo hacen los humanos, como detectar, aprender, razonar y resolver problemas. El punto de referencia para la IA es el nivel humano de los equipos de razonamiento, habla y visión.

En este tutorial de Inteligencia Artificial, aprenderá los siguientes elementos básicos de IA:

Introducción a los niveles de IA

  1. IA delgada: Se dice que la inteligencia artificial es limitada cuando la máquina puede realizar una tarea en particular mejor que el hombre. La investigación actual de IA está aquí ahora
  2. IA general: La inteligencia artificial alcanza el estado general en el que puede realizar cualquier tarea intelectual con el mismo nivel de precisión que uno lo haría.
  3. IA fuerte: La IA es fuerte cuando puede afectar a las personas en muchas tareas.

Hoy en día, la IA se utiliza en casi todas las industrias, lo que brinda a todas las empresas que integran IA a escala una ventaja tecnológica. Según McKinsey, la IA tiene el potencial de crear 600 mil millones de dólares de valor en el comercio minorista, lo que da un 50 por ciento de valor incremental en la banca en comparación con otras técnicas de análisis. En términos de transporte y logística, el aumento de ingresos esperado es un 89 por ciento mayor.

De hecho, si una organización utiliza IA para su equipo de marketing, puede automatizar tareas multifacéticas y repetitivas, lo que permite que el representante de ventas se concentre en tareas como la construcción de relaciones, el desarrollo de oportunidades de venta, etc. El nombre de la empresa Gong proporciona un servicio de información de chat. Cada vez que un representante de ventas realiza una llamada telefónica, la máquina transcribe y analiza la conversación. El vicepresidente puede utilizar análisis y recomendaciones de IA para formular una estrategia ganadora.

En resumen, la IA proporciona tecnología de vanguardia para tratar datos complejos que no se pueden manejar. La IA automatiza los trabajos redundantes que permiten que un trabajador se concentre en las tareas de alto valor agregado. Cuando la IA se implementa a gran escala, se traduce en una reducción de costes y un aumento de los ingresos.

Una breve historia de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una palabra triunfante en la actualidad, aunque no es un término nuevo. En 1956, un grupo de expertos de vanguardia de diferentes orígenes decidió organizar un proyecto de investigación de verano sobre IA. El proyecto fue dirigido por cuatro mentes brillantes; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Universidad de Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) y Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).

El objetivo principal del proyecto de investigación era abordar «todos los aspectos del aprendizaje o cualquier otro aspecto de la información que pueda describirse con tanta precisión, que se pueda hacer una máquina para simularlo».

Propuesta de cumbre incluida

  1. Computadoras automáticas
  2. ¿Cómo registro una computadora para usar un idioma?
  3. Redes neuronales
  4. Superación personal

Fue impulsado por la idea de que se pueden crear computadoras inteligentes. Ha comenzado una nueva era de esperanza – Inteligencia artificial.

Tipo de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede dividir en tres subáreas:

Tipos de inteligencia artificial

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es arte sestudio de algoritmos a aprendiendo Oh ejemplos y experiencias.

El aprendizaje automático se basa en la idea de que allí algunos patrones en los datos contenidos Reconocido y se usa para el futuro profecía.

La diferencia con las reglas de codificación es que una máquina aprende por sí misma a obtener tales reglas.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo no significa que la máquina aprenda un conocimiento más profundo; significa que la máquina usa múltiples capas para aprender de los datos. La profundidad del molde está indicada por el número de capas en el modelo. Por ejemplo, el modelo Google LeNet para el reconocimiento de imágenes tiene 22 capas.

En el aprendizaje profundo, la etapa de aprendizaje se realiza a través de una red neuronal. Una red neuronal es una arquitectura en la que las capas se apilan unas sobre otras.

IA frente a aprendizaje automático

La mayoría de nuestros teléfonos inteligentes, dispositivos cotidianos o incluso Internet utilizan inteligencia artificial. Muy a menudo, Las grandes empresas que buscan anunciar las últimas innovaciones utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje automático y la IA son diferentes en varios aspectos..

Inteligencia artificial: la ciencia de entrenar máquinas para realizar tareas humanas. El término se acuñó en la década de 1950 cuando los científicos comenzaron a explorar cómo las computadoras podían resolver problemas por sí mismas.

Inteligencia artificial vs.aprendizaje automático

La inteligencia artificial es una computadora a la que se le otorgan propiedades similares a las humanas. Toma nuestros cerebros; trabaja con diligencia y sin problemas para calcular el mundo que nos rodea. La inteligencia artificial es el concepto de que una computadora puede hacer lo mismo. Se puede decir que la IA es la gran ciencia que imita las habilidades humanas.

El aprendizaje automático es un subconjunto único de IA que entrena a una máquina para aprender. Los modelos de aprendizaje automático buscan patrones en los datos y tratan de hacerlos realidad. En resumen, las personas no necesitan registrar explícitamente la máquina. Los programadores dan algunos ejemplos y la computadora tiene que aprender qué hacer con esos ejemplos.

¿Dónde se usa la IA? Ejemplos de

Ahora, en este tutorial de IA para principiantes, aprenderemos varias aplicaciones de IA:

AI- tiene amplias aplicaciones

La IA se utiliza en todas las industrias, desde el marketing hasta la cadena de suministro, las finanzas y el procesamiento de alimentos. Según una encuesta de McKinsey, los servicios financieros y las comunicaciones de alta tecnología están liderando los campos de la IA.

¿Por qué la IA está en auge ahora?

Ahora, en este tutorial de prueba de inteligencia artificial, aprendamos por qué la IA está en auge ahora. Entendemos a través del diagrama a continuación.

El artículo del seminario de Yann LeCun tiene una red neuronal de los noventa. Sin embargo, comenzó a ganar popularidad alrededor de 2012. Tres factores críticos explican su popularidad:

  1. Hardware
  2. Detalles
  3. Algartam

El aprendizaje automático es un campo experimental, lo que significa que necesita tener datos para probar nuevas ideas o enfoques. Con el auge de Internet, el acceso a los datos se ha vuelto más fácil. Además, grandes empresas como NVIDIA y AMD han desarrollado chips gráficos de alto rendimiento para el mercado de los juegos.

Hardware

Durante las últimas dos décadas, la potencia de la CPU se ha disparado, lo que permite al usuario entrenar un pequeño modelo de aprendizaje en profundidad en cualquier computadora portátil. Sin embargo, para procesar un modelo de aprendizaje profundo para visión artificial o aprendizaje profundo, necesita una máquina más potente. Gracias a la inversión de NVIDIA y AMD, está disponible una nueva generación de GPU (unidad de procesamiento de gráficos). Estos chips permiten cálculos en paralelo. Significa que la máquina puede dividir los cálculos entre varias GPU para acelerar los cálculos.

Por ejemplo, con NVIDIA TITAN X, se necesitan dos días para modelar un entrenamiento conocido ImageNet por semana para una CPU tradicional. Además, las grandes empresas utilizan clústeres de GPU para entrenar el modelo de aprendizaje profundo con NVIDIA Tesla K80 porque ayuda a reducir el costo del centro de datos y proporciona mejores rendimientos.

Detalles

El aprendizaje profundo es la estructura del modelo y los datos son el fluido para hacerlo vivo. Los datos potencian la inteligencia artificial. Sin datos, no se puede hacer nada. Las últimas tecnologías han superado los límites del almacenamiento de datos. Almacenar una gran cantidad de datos en lugar de datos es más fácil que nunca.

La revolución de Internet ofrece recopilación y distribución de datos para alimentar el algoritmo de aprendizaje automático. Si está familiarizado con Flickr, Instagram o cualquier otra aplicación con imágenes, puede adivinar su potencial de inteligencia artificial. Estos sitios web contienen millones de imágenes etiquetadas. Estas imágenes se pueden utilizar para entrenar un modelo de red neuronal para identificar un objeto en la imagen sin la necesidad de recopilar y etiquetar manualmente los datos.

El nuevo oro es la Inteligencia Artificial junto con los detalles. Los datos son una ventaja competitiva única que ninguna empresa debe descuidar. AI proporciona las mejores respuestas a partir de sus datos. Cuando todas las empresas puedan tener las mismas tecnologías, una con datos tendrá una ventaja competitiva sobre la otra. Para dar una idea, el mundo crea alrededor de 2,2 exabytes, o 2,2 mil millones de gigabytes, todos los días.

Una empresa necesita fuentes de datos muy diversas para poder encontrar y aprender los patrones y en gran medida.

Algartam

El hardware es más poderoso que nunca, los datos son fácilmente accesibles, pero hay algo que hace que la red neuronal sea más confiable que desarrollar algoritmos más precisos. Las redes neuronales primarias son una matriz de multiplicación simple sin propiedades estadísticas profundas. Desde 2010, se han realizado importantes descubrimientos para mejorar la red neuronal

La inteligencia artificial utiliza un algoritmo de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación. Es decir, la propia computadora puede enseñar cómo realizar varias tareas, como encontrar anomalías, para ser un chatbot.

Resumen

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos términos confusos. La inteligencia artificial es la ciencia de la máquina de entrenamiento para imitar una tarea humana. Un científico puede utilizar diferentes métodos para entrenar una máquina. Al comienzo de la era de la IA, los programadores escribieron programas codificados, es decir, escribieron todas las posibilidades lógicas que la máquina puede enfrentar y cómo responder. A medida que crece un sistema complejo, se vuelve difícil administrar las reglas. Para superar este problema, la máquina puede usar datos para aprender a resolver todas las situaciones de un entorno en particular.

Las características más importantes de tener una IA poderosa son tener una gran cantidad de datos con una diversidad significativa. Por ejemplo, una máquina puede aprender diferentes idiomas siempre que tenga muchas palabras para aprender.

La IA es la nueva tecnología pionera. Los capitalistas de riesgo están invirtiendo miles de millones de dólares en nuevas empresas o en un proyecto de inteligencia artificial. McKinsey cree que la IA puede impulsar todas las industrias en al menos una tasa de crecimiento de dos dígitos.

Vea nuestro video de inteligencia artificial en YouTube: haga clic aquí.

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