Inteligencia Artificial: Como impacta en la sociedad en los ámbitos de educación profesional

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Centro de Estudios Científicos y Tecnológicos No.3

PROTOCOLO GRUPAL

Ciencia, Tecnología y Educación

Inteligencia Artificial: Como impacta en la sociedad en los ámbitos de educación profesional

Delimitación del problema:

1. Historia de la inteligencia artificial
2. Usos
3. Alcance
4. Beneficios
5. Peligros
6. Limitantes
7. Desventajas
8. Seguridad del desarrollo
9. Desarrollar emociones
10. Materia que se usa para su creación
11. Creación de robots
12. La retroalimentación
13. Opiniones
14. Rentabilidad
15. Comercio de esta

Justificación:

     Conocer más acerca de la “IA”, ¿Cómo nos puede ayudar?, ¿Por qué es importante desarrollar una inteligencia artificial?, al igual informarnos si en un futura una inteligencia artificial podría reemplazar el trabajo de un humano o darles solución a diversas problemáticas de la actualidad…

Planteamiento del problema: 

¿Cómo impacta la inteligencia artificial en los ámbitos de educación?

     Investigar la historia del origen y desarrollo de los usos, alcances y limitantes de la inteligencia artificial, deducir los beneficios y desventajas de la utilidad de la materia de uso para la creación de robots, aceptar la interpretación de la “IA” para la vida humana, así como estas pueden ser utilizadas para el ámbito académico y profesional dentro de la comunidad del CECyT No.3 actualmente.

CAPITULO IV:    “Los Recursos para la creación de la IA”

Terres Mora Angel Cristian

La “IA” son aquellos artefactos creados por el humano que normalmente son relacionados con aparatos eléctricos. Pero esta también está en el área científica ya que esta gira en torno al uso que se le podría dar. Este concepto abarca toda aquella tecnología que permita a las computadoras imitar habilidades humanas. Siendo asi que se puede usar en el área de, Robótica, el Procesamiento del Lenguaje Natural, el Aprendizaje Automático, etc. Las cuales buscan automatizar la vida de los seres humanos de manera natural, en este caso la investigación estará orientada a la educación y como podría apoyar en un aula de clases el aprendizaje o la automatización de una escuela, seria interesante saber que podría ser de una escuela que tenga y se use la Inteligencia Artificial como herramienta del día a día.

Pero para poder crear una inteligencia artificial se necesitan de recursos y elementos que son indispensables para su creación. Algunos de estos recursos indispensables son el hardware, software, la capacidad técnica y organización de datos. Los datos son importantes porque esta es la materia prima para entrenar un algoritmo. La calidad con la que se haga o la calidad de la que sea esta información afecta directamente los resultados que el algoritmo proporcionara en el futuro. Uno de los desafíos principales que se va a topar es el acceso a esta información, que en ocasiones incluye la necesidad de responder preguntas sobre el impacto social del proyecto y la responsabilidad de monitorear los resultados.

La creación de la Inteligencia Artificial (IA) requiere de una variedad de recursos y metodologías para poder desarrollar sistemas inteligentes capaces de aprender y tomar decisiones por sí mismos. A continuación, se presentan algunos de los recursos y metodologías más comunes utilizados en la creación de la IA:

• Conjuntos de datos: La creación de la IA se basa en gran medida en el análisis de grandes cantidades de datos, por lo que contar con conjuntos de datos grandes y bien estructurados es fundamental. Estos conjuntos de datos pueden incluir imágenes, texto, audio, video, entre otros tipos de datos.

• Algoritmos de aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático son programas de software que permiten a los sistemas de IA aprender a partir de los datos. Existen diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, tales como los algoritmos de clasificación, los algoritmos de regresión, los algoritmos de agrupamiento, entre otros.

• Frameworks de IA: Los frameworks de IA son herramientas de software que facilitan el desarrollo de sistemas de IA. Estos frameworks pueden incluir bibliotecas de código para el aprendizaje automático, herramientas de visualización de datos, y otras funcionalidades.

• Hardware especializado: Los sistemas de IA requieren de un hardware especializado capaz de procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Algunos ejemplos de hardware especializado incluyen las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) de Google, las FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) de Intel, y las GPU (Graphics Processing Units) de Nvidia.

• Metodologías de desarrollo: Las metodologías de desarrollo de software, como Agile, pueden ser adaptadas para el desarrollo de sistemas de IA. Estas metodologías pueden ayudar a los equipos de desarrollo de IA a trabajar de manera más eficiente y colaborativa. Y dentro de las metodologías encontramos:

• Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un enfoque utilizado para crear IA que permite a las máquinas aprender de datos sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para identificar patrones y relaciones en los datos, lo que permite a las máquinas tomar decisiones y realizar tareas complejas.
• Redes neuronales: las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se basa en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes consisten en capas de neuronas interconectadas que procesan y analizan información.
• Conjuntos de datos: los conjuntos de datos son colecciones de información que se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático y crear modelos de IA. Estos conjuntos de datos pueden ser recopilados por humanos o generados por máquinas.
• Plataformas de computación: la creación de la IA requiere una gran cantidad de poder de procesamiento y almacenamiento de datos. Las plataformas de computación de alto rendimiento, como la nube, pueden proporcionar la capacidad de procesamiento necesaria para entrenar modelos de IA y ejecutar aplicaciones de IA.
• Herramientas de programación: las herramientas de programación, como Python y TensorFlow, son esenciales para la creación de la IA. Estas herramientas permiten a los programadores crear algoritmos de aprendizaje automático y modelos de IA.

En resumen, la creación de la IA requiere de una variedad de recursos y metodologías, que incluyen conjuntos de datos, algoritmos de aprendizaje automático, frameworks de IA, hardware especializado, y metodologías de desarrollo, asi como técnicas de programación y sistemas de computación de alto rendimiento todo esto esencial para la creación de una IA.

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