Resumen de Inteligencia Artificial (IA)
2024-10-14 18:47:45 1 Reportar
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Esquema/Contenido
Simulación de capacidad de cálculo
Habilidad de aprendizaje y toma de decisiones
la tecnología basada en la simulación de la inteligencia humana
La distinción entre automatización e inteligencia artificial
Definición de análisis
El significado de la Prueba de Turing
Exploración de proyectos de IA tempranos
La fase de germinación: la prueba de Turing y los primeros intentos
Casos de uso de sistemas expertos
Avances tecnológicos en ingeniería del conocimiento
Desarrollo: Sistemas expertos e ingeniería del conocimiento
El auge de la tecnología de aprendizaje profundo
El papel impulsor de los datos masivos en la inteligencia artificial
Época de prosperidad: Aprendizaje profundo y datos masivos
Desarrollo histórico
El modelo de trabajo en colaboración humano-máquina
La línea entre humanos e IA se vuelve borrosa
Nueva etapa de fusión humano-máquina
La reducción de costos de la tecnología de IA
La amplia penetración de la IA
La popularización y democratización de la tecnología de IA
Perspectiva futura
Definición y desarrollo de la inteligencia artificial
Clasificación y regresión
El papel de los conjuntos de datos y las etiquetas
Aprendizaje supervisado
Análisis de clustering y detección de anomalías
Reducción de la dimensionalidad y extracción de características
Aprendizaje sin supervisión
La interacción entre el agente y el entorno
Mecanismo de recompensa y optimización de estrategias
Aprendizaje por refuerzo
Aprendizaje automático
Análisis semántico y reconocimiento de emociones
Resumen de texto y creación
Comprensión y generación de texto
Procesamiento de señales de voz
la conversión de voz a texto
Reconocimiento de voz y síntesis
Procesamiento del lenguaje natural
Extracción de características y coincidencia
Aplicación del aprendizaje profundo en la identificación de imágenes
Reconocimiento y clasificación de imágenes
Reconocimiento de objetivos en escenas dinámicas
Tecnología de seguimiento multiobjetivo
Detección y seguimiento de objetivos
Visión por computadora
Extracción de relaciones de entidades
Construcción y mantenimiento de la base de conocimientos
Representación y construcción del conocimiento
Método de inferencia basado en grafos
Implementación de sistemas de respuesta inteligente
Razonamiento de conocimientos y preguntas
Knowledge Graph
La tecnología clave del inteligencia artificial
Los límites de la recopilación y el uso de datos
El riesgo de filtraciones de información y cómo prevenirlo
Protección de la privacidad
Responsable de la toma de decisiones de IA
La responsabilidad de la toma de decisiones incorrectas
responsabilidad
Identificación y corrección del discriminación por algoritmos
El equilibrio entre equidad y diversidad
Bias de algoritmo
problemas éticos
Reemplazo y desaparición de puestos tradicionales
La creación y demanda de nuevos puestos de trabajo
Cambio en la estructura laboral
El auge de la economía digital y la industria de la IA
La actualización y transformación de la industria impulsada por la inteligencia artificial
Cambio en el modelo económico
La elaboración y mejora de leyes relacionadas con la inteligencia artificial
La guía y el apoyo de la política al desarrollo de la IA
Ajustes en leyes y políticas
La reubicación de la relación entre el hombre y la inteligencia artificial
La innovación y desarrollo cultural en la era de la IA
Cambio de conceptos culturales
Impacto social
La ética y el impacto social de la inteligencia artificial
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