Informática

GALEGO

Poden Pensar As Máquinas?

de Senen Barro Ameneiro

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 O físico Senén Barros é todo un experto en Intelixencia Artificial e no seu ensaio nos introduce de xeito divulgativo e ameno neste novo mundo que se abre ante nós."Aínda que as máquinas nos dean cada día máis e mellores respostas, as preguntas -sobre todo as máis transcendentes- seguen a ser nosas.

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Plantacion Y La Computadora, La

de Meredith Whittaker

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 Este libro es una desmitificadora crítica de los lugares comunes que sitúan a la Inteligencia Artificial como sujeto inevitable de nuestro futuro, y una introducción lúcida y accesible a los conflictos en torno a sus desarrollos, la legislación y la concentración de poder tecnológico. Partiendo de la figura del ingeniero Charles Babbage, que vinculó los sistemas de control esclavistas del imperio británico con el desarrollo industrial, Meredith Whittaker desmonta la separación entre la esclavitud y el capitalismo industrial, y muestra los vínculos evidentes entre «la computación, la tecnología de las plantaciones y el control laboral». Se muestra, además, la radical insostenibilidad de los sistemas de IA en relación con su exigencia de materiales y energía, y la intrínseca dependencia de los recursos corporativos y de las prácticas empresariales, que «otorga un poder desmedido sobre nuestra vida e instituciones a un puñado de empresas tecnológicas». La plantación y la computadora, la primera selección de textos de Whittaker publicada hasta ahora en cualquier idioma, es una herramienta clave para adentrar
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Introduccion A La Inteligencia Artificial Para El Bien Social. Ifcd0191.

de Beatriz Coronado Garcia

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 Introducción la Inteligencia Artificial para el bien social. (IA4SG). 41. Introducción. 52. Inteligencia Artificial para el Bien Social (IA4SG). 62.1. Definición y Principios 62.2. Ámbitos de Aplicación 112.3. Tecnologías Clave. 143. Oportunidades tecnológicas de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la ayuda a personas con discapacidad (PcD) y personas en situación de Vulnerabilidad (PV). 223.1. Desafíos y Riesgos. 223.2. Marco de gobernanza. 293.3. Buenas prácticas y consideraciones éticas. 364. Conocimiento y aplicación de Machine Learning. 434.1. Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning) 434.2. Tipos de Aprendizaje Automático. 504.3. Componentes y flujo de trabajo en Machine Learning. 584.4. Principales algoritmos y modelos. 604.5. Herramientas y entornos de desarrollo. 645. Importancia del Entrenador (Coach). 686. Resumen. 717. Actividades. 72Manejar el Algoritmo IA 741. Introducción. 752. Manejo de algoritmos para poder detectar los fallos de los equipos eléctricos y electrónicos AEE. 762.1. Fundamentos de la IA. 762.2. Lógica del algoritmo. 782.3. Fuentes de datos. 802.4. Manejo de la interfaz. 823. Visión artificial. 853.1. Fundamentos de la IA. 853.2. Lógica del algoritmo. 863.3. Fuentes de datos. 883.4. Manejo de la interfaz. 904. Realidad aumentada (RA). 934.1. Fundamentos de la IA. 934.2. Lógica del algoritmo. 944.3. Fuentes de datos. 964.4. Manejo de la interfaz. 985. Actividades prácticas. 1016. Resumen. 1057. Actividades. 106Visión artificial y Realidad aumentada (RA) en la recuperación de equipos eléctricos y electrónicos AEE 1081. Introducción. 1092. Manejo del algoritmo IA para una recuperación efectiva de los equipos electrónicos. 1101.1 Principios básicos. 1102.1. Procesamiento de imágenes. 1122.2. Algoritmos de reconocimiento. 1142.3. Detección de riesgos. 1152.4. Fundamentos de la realidad aumentada. 1172.5. Principios de la RA. 1192.6. Integración y sincronización. 1212.7. Diseño de la interfaz. 1222.8. Gestión de AEE y normativa. 1242.9. Clasificación y componentes. 1262.10. Normativa de residuos. 1282.11. Trazabilidad. 1313. Resumen. 1344. Actividades. 135Manejar el algoritmo IA para la recuperación efectiva de los equipos electrónicos 1371. Introducción. 1382. Manejo del algoritmo IA para la recuperación efectiva de los equipos electrónicos. 1392.1. Lógica del algoritmo. 1392.2. Identificación y clasificación. 1412.3. Principios de detección de riesgos. 1432.4. Gestión de AEE y trazabilidad. 1442.5. Normativa básica. 1462.6. Uso de la trazabilidad. 1482.7. Manejo de la interfaz. 1492.8. Navegación. 1512.9. Uso de herramientas digitales. 1533. Resumen. 1554. Actividades. 156Resumen 158Examen final 160Glosario 163
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Machine Learning E Inteligencia Artificial. Ifcd077po.

de Beatriz Coronado Garcia

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 Introducción 141. La era de los datos y la inteligencia artificial. 142. Por qué los datos son el punto de partida. 153. Las piezas del rompecabezas 15Estadística 171. Conceptos básicos de estadística. 181.1. Qué es la estadística y para qué sirve. 181.2. Población y muestra. 181.3. Observaciones, variables y valores. 191.4. Estadística descriptiva: explorar antes de modelar. 202. Tipos de variables y escalas de medida. 212.1. Por qué importa el tipo de variable. 212.2. Variables cuantitativas y cualitativas. 212.3. Escalas de medida. 222.4. Variables binarias. 232.5. Codificación de variables categóricas. 233. Medidas de tendencia central. 253.1. Qué es una medida de tendencia central. 253.2. La media aritmética. 253.3. La mediana. 263.4. La moda. 263.5. Relación entre media, mediana y moda según la forma de la distribución. 274. Medidas de dispersión. 294.1. Por qué no basta con la tendencia central. 294.2. El rango. 294.3. La varianza. 304.4. La desviación típica o desviación estándar. 304.5. El coeficiente de variación. 304.6. Los cuartiles y el rango intercuartílico. 314.7. Detección de outliers con la desviación típica. 325. Distribuciones de probabilidad básicas. 335.1. Qué es una distribución de probabilidad. 335.2. La distribución normal o gaussiana. 335.3. La distribución binomial. 345.4. La distribución de Poisson. 355.5. Distribuciones sesgadas y colas. 356. Introducción a la inferencia estadística. 376.1. De la muestra a la población. 376.2. Estimación puntual e intervalos de confianza. 376.3. Contraste de hipótesis. 386.4. El p-valor y sus limitaciones. 386.5. Correlación y causalidad. 397. Caso práctico integrador. 418. Resumen. 449. Actividades de autoevaluación. 4510. Verdadero o falso. 4611. Evaluación tipo test. 47Programación 491. Python. 501.1. Por qué Python domina la ciencia de datos. 501.2. Instalación y entorno de trabajo. 501.3. Sintaxis básica de Python. 512. R. 512.1. Qué es R y cuándo elegirlo. 512.2. El entorno RStudio. 522.3. Sintaxis básica de R. 522.4. Paquetes más importantes de R para análisis de datos 533. Otros. 543.1. SQL: el lenguaje de las bases de datos. 543.2. Scala y Spark. 553.3. Julia. 553.4. Herramientas de bajo código y no código. 563.5. Estructuras básicas de programación. 573.6. Librerías habituales para ciencia de datos. 604. Caso práctico integrador. 655. Resumen. 686. Actividades de autoevaluación. 697. Verdadero o falso. 708. Evaluación tipo test. 71ETL y preparación de datos 731. Concepto de ETL: extracción, transformación y carga. 741.1. Qué significa ETL. 741.2. El proceso ETL en la práctica. 751.3. ETL vs. ELT. 751.4. Automatización del proceso ETL. 762. Fuentes de datos: archivos, bases de datos y APIs. 782.1. La diversidad de las fuentes de datos. 782.2. Archivos planos: CSV, Excel y JSON. 782.3. Bases de datos relacionales. 792.4. APIs web. 802.5. Web scraping 812.6. Bases de datos no relacionales (NoSQL). 813. Limpieza de datos: valores nulos, duplicados y errores. 833.1. Por qué los datos reales están sucios. 833.2. Valores nulos o ausentes. 833.3. Valores duplicados. 843.4. Errores tipográficos y valores inconsistentes. 853.5. Valores imposibles y outliers. 864. Transformación y normalización de datos. 874.1. Por qué es necesario transformar los datos. 874.2. Normalización y estandarización. 874.3. Transformaciones de distribución. 884.4. Codificación de variables categóricas. 894.5. Ingeniería de características (feature engineering). 904.6. Selección de características (feature selection). 905. Integración de datos procedentes de distintas fuentes. 925.1. El reto de combinar datos heterogéneos. 925.2. Uniones (joins) entre tablas. 925.3. Concatenación de tablas. 935.4. Problemas frecuentes en la integración. 935.5. Agregaciones y pivotado. 936. Calidad del dato y trazabilidad del proceso. 956.1. Qué es la calidad del dato. 956.2. El perfil de datos (data profiling). 966.3. Trazabilidad del proceso. 966.4. Fuga de datos (data leakage). 976.5. Gobierno del d...
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Especialista En Inteligencia Artificial. Ifcd107.

de Beatriz Coronado Garcia

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 Fundamentos de Inteligencia Artificial 91. Inmersión a la IA explicando sus principales modalidades. 102. Breve noción sobre los principales algoritmos de IA. 173. Análisis de los diferentes tipos de aprendizaje. 244. Fundamentos matemáticos para el entendimiento del funcionamiento de distintos algoritmos basados en IA y conceptos básicos de programación. 305. Implementación de conceptos matemáticos de IA utilizando Python como lenguaje de programación. 366. Fundamentos estadísticos básicos para el entendimiento del funcionamiento de distintos algoritmos, preprocesamiento de datos y análisis de resultados. 437. Implementación de conceptos estadísticos utilizando Python como lenguaje de programación. 498. Puesta en marcha del entorno de trabajo. 559. Detalle de los diferentes softwares y programas utilizados para la implementación de algoritmos basados en IA. 6310. Inmersión en el lenguaje Python. 7111. Resumen. 8012. Actividades tipo test. 81Exploración del conjunto de datos 831. Reconocimiento de las competencias y funciones de un Data Scientist relacionadas con la explotación, análisis y gestión de los datos en una empresa. 842. Fundamentos de la visualización de los datos de entrada del modelo. 863. Inmersión en las librerías más utilizadas en la visualización de datos. 874. Identificación de las herramientas necesarias para poder examinar los datos en función del tipo de dato. 885. Aplicación práctica de librerías de visualización de datos. 896. Fundamentos del pre-procesado de los datos de entrada del modelo. 907. Inmersión en las librerías más utilizadas en la preparación y limpieza de datos. 918. Identificación de las herramientas necesarias para la limpieza, reducción y preparación de los datos de entrada según tipo. 929. Aplicación práctica de librerías de examinación y pre-procesado de datos. 9310. Resumen. 9511. Actividades tipo test. 96Algoritmos de Machine Learning 981. Fundamentos de los conceptos matemáticos básicos para la comprensión de los distintos algoritmos de ML. 992. Definición teórico-práctica de estos conceptos matemáticos. 1053. Implementación en Python de dichos conceptos matemáticos. 1114. Introducción a los modelos de ML más utilizados. 1215. Implementación en Python de estos modelos haciendo uso de las librerías más relevantes. 1296. Introducción a los conceptos de sistemas de recomendación y aprendizajes por refuerzo. 1397. Identificación del algoritmo más relevante a desarrollar según tipología y aplicabilidad. 1488. Aplicabilidad en Python de diferentes casos de uso prácticos como refuerzo a la comprensión de los algoritmos. 1579. Resumen. 16510. Actividades tipo test. 166Redes neuronales 1681. Fundamentos de los conceptos matemáticos básicos para la comprensión de los distintos algoritmos basados en Redes Neuronales explicados en este módulo. 1692. Definición teórico-práctica de estos conceptos matemáticos. 1763. Desarrollo en Python de los algoritmos que implementan dichos conceptos. 1844. Identificación de los modelos basados en Redes Neuronales más utilizados según aplicación. 1955. Implementación en Python de dichos algoritmos haciendo uso de las librerías más relevantes. 2036. Identificación del algoritmo más relevante a desarrollar según tipología y aplicabilidad. 2137. Aplicabilidad en Python de diferentes casos de uso prácticos como refuerzo a la comprensión de los algoritmos. 2188. Resumen. 2269. Actividades tipo test. 227Visualización de resultados 2291. Fundamentos de la visualización de los resultados del modelo. 2302. Inmersión en las librerías más utilizadas en la visualización de los resultados de un modelo. 2313. Identificación de las herramientas necesarias para evaluación de resultados en función del modelo. 2324. Aplicación práctica de librerías de visualización de datos. 2335. Visualización del proceso de entrenamiento y búsqueda de puntos de optimización o sesgos en el modelo. 2346. Identificación de problemas como vanishing gradient o exploding gradient durante el entr...
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Introduccion A La Inteligencia Artificial Y Los Algoritmos. Ifct0141.

de Beatriz Coronado Garcia

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 Introducción 7Nociones y antecedentes de la inteligencia artificial 81. Conocimiento de la historia de la inteligencia artificial. 91.1. Evolución de la IA desde sus inicios. 101.2. Hitos clave en el desarrollo de la IA. 132. Definición de inteligencia artificial. 182.1. Concepto y disciplinas dentro de la IA. 192.2. Áreas de aplicación de la IA en el mundo actual. 223. Impacto de la IA en la sociedad. 273.1. Análisis de su influencia en diferentes sectores. 293.2. Implicaciones éticas de la IA. 324. Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental. 385. Resumen. 436. Actividades de autoevaluación. 447. Test de evaluación. 46Características de la inteligencia artificial 471. Comprensión de las capacidades de la inteligencia artificial. 481.1. Diferencias entre IA débil y fuerte. 501.2. Capacidades de aprendizaje, razonamiento y reconocimiento. 531.3. Análisis de las limitaciones de la IA. 581.4. Barreras técnicas actuales. 591.5. Desafíos éticos y sociales. 622. Evaluación de la aplicabilidad de la IA. 662.1. Casos de uso actuales y futuros. 672.2. Aplicaciones prácticas en diferentes industrias. 703. Resumen. 744. Actividades de autoevaluación. 755. Test de evaluación. 77Símbolos y métodos numéricos en IA 781. Administración de símbolos en IA. 791.1. Uso de símbolos en representaciones del conocimiento. 811.2. Relación entre símbolos y lógica en la IA. 842. Implementación de métodos numéricos en IA. 882.1. Técnicas estadísticas utilizadas en la IA. 902.2. Aplicación de álgebra lineal y cálculo en algoritmos de IA 933. Resumen. 984. Actividades de autoevaluación. 995. Test de evaluación. 101Fórmulas y funciones aplicadas en IA 1021. Aplicación de fórmulas en el desarrollo de IA. 1031.1. Uso de fórmulas matemáticas para optimizar algoritmos. 1041.2. Métodos para resolver problemas complejos. 1082. Desarrollo de funciones en IA. 1122.1. Funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos de IA. 1142.2. Optimización y ajuste de funciones para mejorar el rendimiento. 1183. Resumen. 1244. Actividades de autoevaluación. 125Test de evaluación 127Algoritmos 1291. Diseño de algoritmos de IA. 1301.1. Principios básicos de algoritmos. 1311.2. Algoritmos de clasificación y regresión. 1352. Optimización de algoritmos. 1382.1. Métodos para mejorar la eficiencia de los algoritmos. 1402.2. Técnicas avanzadas de optimización en IA. 1443. Resumen. 1504. Actividades de autoevaluación. 1515. Test de evaluación. 153Algoritmos y aplicaciones de negocio (caso geolocalización). 1541. Aplicación de algoritmos en la geo-localización. 1551.1. Implementación de IA en sistemas de geolocalización. 1571.2. Algoritmos utilizados para mejorar la precisión en mapas y ubicaciones. 1622. Desarrollo de soluciones para negocios. 1672.1. Aplicación de IA en la industria del comercio electrónico y otros sectores. 1692.2. Análisis de casos prácticos de aplicaciones de IA en empresas. 1733. Resumen. 1804. Actividades de autoevaluación. 1815. Test de evaluación. 183Sistemas basados en conocimiento 1841. Gestión de conocimiento en IA. 1851.1. Representación de conocimiento dentro de los sistemas de IA. 1871.2. Aplicaciones de sistemas expertos y bases de conocimiento. 1922. Desarrollo de sistemas inteligentes. 1992.1. Implementación de sistemas que toman decisiones basadas en datos previos. 2012.2. Uso de reglas y procedimientos lógicos en sistemas de IA. 2053. Resumen. 2114. Actividades de autoevaluación. 212Test de evaluación 214Motores de inferencia 2151. Desarrollo de motores de inferencia en IA. 2161.1. Diseño de sistemas que utilizan inferencias lógicas. 2201.2. Integración de motores de inferencia con bases de conocimiento. 2242. Aplicación de inferencia en la toma de decisiones. 2302.1. Implementación en sistemas de diagnóstico y resolución de problemas. 2322.2. Optimización de decisiones mediante el uso de inferencias. 2373. Resumen. 2444. Actividades de autoevaluación. 2455. Test de evaluación. 247Patrones en la inteligencia artific...
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Chatgtp E Inteligencia Artificial. Ifct0049.

de Beatriz Coronado Garcia

~~19,37€~~ 15,50€ 20% IMEDIATO

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 Introducción 5Fundamentos de inteligencia artificial y ChatGTP 61. Introducción a la Inteligencia Artificial. 71.1. Conceptos básicos. 71.2. Historia y evolución. 92. Tipos de Inteligencia Artificial 122.1. IA débil vs. IA fuerte. 122.2. Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. 133. Funcionamiento del ChatGPT. 153.1. Arquitectura del mismo. 153.2. Algoritmos subyacentes. 174. Procesamiento del lenguaje natural (NLP). 204.1. Técnicas. 204.2. Desafíos. 225. Entrenamiento y fine-tuning de modelos de lenguaje 24Resumen del módulo 26Actividades de autoevaluación 27Test de evaluación 29Desafíos y avances en inteligencia artificial 311. Aplicaciones de ChatGPT en diferentes sectores. 321.1. Medicina-Educación-Servicio al cliente. 322. Avances recientes en IA y ChatGPT. 372.1. Modelos pre-entrenados. 372.2. Transferencia de aprendizaje. 392.3. GPT-4. 413. El futuro de la IA. 443.1. Tendencias. 443.2. Perspectivas. 474. Casos de estudio y proyectos prácticos con ChatGPT. 505. Integración de ChatGPT en Bing. 555.1. Implicaciones de la integración de la IA en navegadores web: beneficios y desafíos de incorporar asistentes de IA en plataformas de búsqueda en línea. 555.2. Incorporación del ChatGPT en Microsoft. 585.3. Uso del ChatGPT en Bing: ejemplos y demostraciones. 595.4. Evaluación del rendimiento del ChatGPT en Bing. 616. Consideraciones éticas y de privacidad en la integración del ChatGPT en un navegador web. 66Resumen del módulo 72Actividades de autoevaluación 73Test de evaluación 75Aplicaciones prácticas de ChatGTP 771. Superalineación en la Superinteligencia. 781.1. Concepto de Superalineación y su importancia para garantizar que esté alineada con los valores y objetivos humanos. 791.2. Riesgos y beneficios. 791.3. Estrategias para lograrla. 811.4. Investigación y desarrollos actuales: avances tecnológicos y teóricos de OpenAI y otras organizaciones. 821.5. Ética y seguridad en el desarrollo de la superinteligencia. 832. Implementación del ChatGPT en proyectos reales. 852.1. Guía paso a paso. 863. Trabajo con el ChatGPT. 923.1. Herramientas. 923.2. Plataformas. 1104. Optimización del rendimiento del ChatGPT. 1124.1. Ajuste de hiperparámetros. 1185. Integración del ChatGPT en aplicaciones web y móviles. 1226. Resumen del módulo. 1327. Actividades de autoevaluación. 138. Test de evaluación. 135Resumen 137Test de evaluación final 138GLOSARIO 143
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Inteligencia Artificial Aplicada A La Empresa. Ifct0019.

de Beatriz Coronado Garcia

~~27,52€~~ 22,02€ 20% IMEDIATO

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 Introducción 7Introducción a la inteligencia artificial 91. Definición e historia de la inteligencia artificial. 101.1. Concepto general de inteligencia artificial. 101.2. Diferencia entre automatización, digitalización e inteligencia artificial. 121.3. Objetivos de la IA en entornos empresariales. 151.4. Breve evolución histórica de la IA. 171.5. Etapas principales en el desarrollo de la inteligencia artificial. 191.6. Del enfoque simbólico a los modelos basados en datos. 211.7. Hitos tecnológicos más relevantes en la evolución de la IA. 231.8. La IA en la empresa: de promesa tecnológica a herramienta operativa. 251.9. Mitos y realidades sobre la inteligencia artificial. 281.10. Ventajas, limitaciones y expectativas realistas. 302. Identificación de las ramas de la IA y sus algoritmos. 332.1. Principales ramas de la inteligencia artificial. 332.2. Machine Learning como rama aplicada de la IA. 352.2.1. Deep Learning y redes neuronales. 372.3. Procesamiento del lenguaje natural. 392.4. Visión por computador. 402.5. Sistemas expertos y representación del conocimiento. 422.6. Robótica inteligente y automatización avanzada. 452.7. IA generativa y modelos fundacionales. 472.8. Algoritmos de clasificación. 502.9. Algoritmos de regresión. 532.10. Algoritmos de agrupamiento. 552.11. Algoritmos de recomendación. 572.12. Algoritmos de búsqueda, optimización y heurísticas. 602.13. Criterios para elegir una técnica de IA en función del problema empresarial. 633. Uso del Machine/Deep Learning. 673.1. Qué es aprender a partir de datos. 673.2. Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning. 693.3. Tipos de aprendizaje automático. 713.4. Fases de un proyecto de Machine Learning. 733.5. Recogida, limpieza y preparación de datos. 753.6. Selección de variables y construcción del conjunto de datos. 773.7. Entrenamiento, validación y prueba. 793.8. Métricas básicas de evaluación de modelos. 803.9. Problemas frecuentes: sobreajuste, infraajuste y sesgos. 843.10. Casos de uso empresariales de Machine Learning. 883.11. Casos de uso empresariales de Deep Learning. 894. Conocimiento acerca del Big data como el cambio en la IA. 924.1.1. Qué se entiende por Big Data. 924.1.2. Las características del Big Data. 954.1.3. Relación entre Big Data e inteligencia artificial. 984.2. Por qué el crecimiento del dato ha impulsado la IA actual. 1004.3. Fuentes de datos en la empresa. 1034.4. Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. 1054.5. Calidad del dato y gobernanza. 1074.6. Infraestructuras y ecosistemas de datos. 1104.7. Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva. 1144.8. Big Data en la toma de decisiones empresariales. 1154.9. Riesgos asociados al tratamiento masivo de datos. 1184.10. Privacidad, seguridad y cumplimiento normativo. 1204.11. Ejemplos empresariales de integración entre Big Data e IA. 1235. Caso práctico de la unidad. 1276. Resumen de la unidad. 128Actividades de autoevaluación 129Test de autoevaluación 130Aplicación del algoritmo de inteligencia artificial 1321. Uso en el Machine Learning: modelos supervisados. 1331.1. Qué es el aprendizaje supervisado. 1331.2. Estructura de un problema supervisado. 1341.3. Variables de entrada y variable objetivo. 1371.4. Modelos de clasificación. 1401.5. Modelos de regresión. 1431.6. Árboles de decisión. 1451.7. Random Forest. 1481.8. Máquinas de soporte vectorial. 1511.9. K vecinos más cercanos. 1531.10. Regresión lineal y regresión logística. 1561.11. Naive Bayes. 1581.12. Evaluación de modelos supervisados. 1611.13. Matriz de confusión, precisión, recall y F1. 1631.14. Aplicaciones empresariales de los modelos supervisados. 1661.15. Errores habituales en proyectos de predicción empresarial. 1682. Uso en el Machine learning: modelos no supervisados. 1732.1. Qué es el aprendizaje no supervisado. 1732.2. Agrupamiento o clustering. 1762.3. K-means y otros métodos de agrupación. 1792.4. Reducción de dimensionalidad. 1822.5. Detección de anomalías. 1842.6. Reglas de asociación. 1...
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Lanzate A La Ia. Despierta Tus Superpoderes

de Arturo Fuentes Calle

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 Tus superpoderes ya existen. Solo te falta dar el primer paso. Si todavía miras la IA con distancia, no estás solo . A muchos les pasa: sienten curiosidad, pero también respeto, dudas o la sensación de 'esto no es para mí'. La IA no es una moda pasajera: es la siguiente etapa natural de la digitalización que ya transformó cómo trabajamos, aprendemos y nos comunicamos. Mirar hacia otro lado hoy tiene un coste real: perder tiempo en tareas que ya pueden simplificarse, tomar decisiones con menos información de la que podrías tener y avanzar más lento que quienes ya han empezado. El hilo común de todos estos 'superpoderes' es muy sencillo: la IA funciona como un traje de aumento. No viene a reemplazar tu criterio, sino a amplificarlo: te ayuda a ir más rápido, pensar con más claridad y llegar más lejos. Y puedes ponerlo en práctica desde ya, con cuatro usos muy directos: -Entender: pedir resúmenes, hacer preguntas, solicitar ejemplos, generar esquemas y autoevaluarte con tests. -Crear: producir prototipos rápidos (texto, imagen, vídeo, música) y mejorar por iteración hasta dar con la mejor versión. -Comunicar: transformar ideas en guiones, presentaciones y narraciones listas para compartir. -Ejecutar: automatizar tareas repetitivas y guardar tu energía para lo que realmente necesita criterio humano. No hace falta hacerlo todo de golpe. Empieza por una tarea concreta que te quite tiempo: estudiar un tema, preparar una presentación, responder a clientes, generar contenido u organizar ideas. Sin tecnicismos innecesarios, sin humo y sin promesas imposibles. Con un recorrido claro, práctico y progresivo para que entiendas cómo hablar con la IA, cómo usarla con criterio y cómo convertirla en una aliada real en tu día a día. No necesitas ser experto. No necesitas hacerlo perfecto. Solo decidir cuándo quieres activar tus superpoderes.
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La Hostia Que Viene

de Jon Hernandez

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 Un libro rompedor sobre el impacto de la inteligencia artificial en nuestras vidas.La IA ya está aquí, entre nosotros, reemplazando empleos, disparando la productividad a niveles nunca vistos, usándose incluso como soporte emocional? y dejando a millones de personas fuera del sistema. No es el futuro. Forma parte de nuestro presente. Así que adaptarse a ella, entenderla y saber sacarle partido ya no es una ventaja. Es una obligación.El avance tecnológico y la inteligencia artificial están construyendo un mundo nuevo que será completamente irreconocible en apenas unos años. Y Jon Hernández, uno de los mayores divulgadores en IA en el ámbito hispanohablante, está dispuesto a explicarnos, de forma clara y directa, cómo será este mundo, los increíbles beneficios que aportará esta tecnología y los motivos para estar preocupados por la hostia que se nos viene encima.
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Introduccion A Las Redes Neuronales Convolucionales

de Guillermo De Jorge Botana e Jose Angel Martinez Huertas

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 La visión artificial es uno de los campos de la Inteligencia Artificial que ha logrado grandes éxitos y popularidad en los últimos años. Los sistemas de reconocimiento facial en los aeropuertos, los detectores de objetos en movimiento, los sistemas de diagnóstico a partir de imágenes clínicas, etc., son sólo algunos ejemplos que nos rodean en nuestro día a día. Este libro se adentra técnica y conceptualmente en una de las arquitecturas de red neuronal artificial que han tenido y tienen más éxito en ese tipo de sistemas: las redes neuronales convolucionales o CNNs (por sus siglas en inglés: convolutional neural networks). Sus contenidos van dirigidos a estudiantes de grado, máster o doctorado interesados en la visión artificial, tales como las Ciencias de la Computación, la Ciencia Cognitiva, las Ingenierías, la Psicología y la Robótica, entre otras. Es apto para perfiles que trabajan con estas técnicas y quieran profundizar sobre lo que ya están aplicando de manera más agnóstica.
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Inteligencia Artificial: ¿Mas Listos O Mas Tontos?

de Ramon Gonzalez Sanchez

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 Acabas de despertar. Tu asistente de IA ya ha leído tus correos urgentes, organizado tu agenda y reservado tu clase de gimnasio para la tarde. Mientras desayunas, la televisión genera un vídeo que no existía hace un minuto. En el coche, una canción inédita suena solo para ti. Todo parece perfecto. Hasta que las preguntas llegan como un golpe de realidad: ¿Eres más libre o más dependiente? ¿Más productivo o menos capaz de pensar por ti mismo? ¿Más listo? o más tonto? Este libro es una invitación urgente a comprender ?con mirada crítica y fundamentos sólidos? la revolución que ya está transformando la humanidad: la inteligencia artificial generativa. Conocerás a sus pioneros, entenderás sus bases científicas, su impacto en tu vida personal y profesional, y también sus riesgos, sombras y dilemas éticos. Pero, sobre todo, descubrirás el poder que tienes para decidir qué papel jugarás. Porque el futuro no depende de las máquinas. Depende de ti.
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Inteligencia Artificial

de Brian Clegg

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 INTELIGENCIA ARTIFICIAL ofrece el mapa que necesita para empezar a explorar el impacto revolucionario del aprendizaje automático. Preguntas provocadoras sirven como puntos de partida para trazar su camino a través del laberinto de mentes informáticas, gui
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La Invasión Algorítmica

de Fernando Cabal

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 1. La inteligencia artificial no viene a liberar al ser humano, sino a integrarlo en una maquinaria más eficiente de control, cálculo y obediencia. La promesa de que la IA aumentará nuestra libertad es una ilusión interesada.2. La IA no sustituye al ser humano: lo transforma en una caricatura de sí mismo, modelada por algoritmos que no conocen el alma, el deseo ni la libertad.3. No será la IA quien destruya a la humanidad, sino la humanidad entregando su conciencia al simulacro, su autonomía al código, su voz al algoritmo.4. El problema no es que la IA se vuelva demasiado inteligente, sino que nos haga demasiado estúpidos para resistirla.5. Cada avance en inteligencia artificial es, bajo el capitalismo, un retroceso en justicia, en comunidad, en libertad.6. La IA no se impone sola: viene al servicio de los mismos intereses que ya concentran el poder. No será emancipadora, será su cómplice.7. El peligro no es que la máquina se parezca al hombre, sino que el hombre se parezca cada vez más a la máquina.8. La IA es la expresión más avanzada de una civilización que ha olvidado cómo escuchar, cómo dudar, cómo tocar sin explotar.9. La IA está atrofiando las capacidades cognitivas de las nuevas generaciones, sustituyendo la reflexión por la respuesta inmediata, el pensamiento por la predicción.10. El auge del crimen digital potenciado por IA no es un efecto secundario, sino una consecuencia directa del modelo tecnocapitalista: automatiza el fraude al mismo tiempo que desactiva la defensa.
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Hablando Con Maquinas, Como Las Computadoras Procesan El Lenguaje

de Juan F. Huete Guadix

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 Este libro es una invitación a adentrarse en el fascinante mundo del Procesamiento del Lenguaje Natural, una disciplina que enseña a las máquinas a comprender y generar nuestro idioma. Sus aplicaciones están presentes en casi todos los ámbitos de la vida moderna, y han transformado la forma en que trabajamos, aprendemos y nos comunicamos. Pensado para cualquier persona curiosa, el libro explica de forma clara y sencilla los conceptos fundamentales, sin renunciar al rigor necesario para seguir aprendiendo y profundizando en la disciplina. El conocimiento de estos avances es necesario para comprender cómo está disciplina está transformando hoy día a nuestra sociedad y los futuros retos que se plantean.
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Hola Inteligencia Artificial

de Antonio Serrano Acitores e Serrano Sanche

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 La inteligencia artificial no es cosa de expertos. Puedes usarla con sentido? ¡y hasta mejorarla! Tienes en tus manos una guía práctica creada por dos adolescentes y su padre: los tres se hacen preguntas, aprenden juntos, y lo cuentan. La han escrito para quienes no se conforman con mirar desde fuera mientras el mundo cambia, y también para los que desean ser parte de ese cambio. Aquí encontrarás explicaciones claras, ejemplos reales y retos prácticos para entender qué puede hacer (y qué no debe) la inteligencia artificial por ti. Cómo usarla para estudiar mejor, cómo crear con ella sin perder el control, cómo detectar sesgos y cómo cuidarte en un mundo cada vez más automatizado.¡Hola, Inteligencia Artificial! es un estímulo a tu curiosidad, criterio y confianza.
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De La Intel·Ligencia A La Consciencia Artificials

de Joan Gaya Beltran

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 Partint d'una explicació bàsica de què és la intel·ligència artificial (IA), el llibre s'endinsa, amb un llenguatge amè, en els conceptes importants que cal conèixer per en¡tendre'n el funcionament i formar-se'n un criteri. Avança fent un paral·lelisme entre la IA i la intel·ligència humana, per arribar a les diferents teories que ens fan reflexionar sobre què pot passar si, com preveuen al¡guns filòsofs, una IA general millorada esdevé conscient i és capaç de prendre decisions imaginatives, per iniciativa pròpia, de manera intencional. També aborda qüestions fonamentals, com els reptes i expectatives, la necessitat d'una governança i la sos¡tenibilitat de la IA. Un breu capítol sobre la història de la IA des de l'antiguitat clou el llibre. És un llibre de divulgació, però els experts també hi trobaran una exposició original i la qüestió de la cons¡ciència, que captaran el seu interès.
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Artificial

de Mariano Sigman

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 Ideas, herramientas y preguntas para aproximarse a la inteligencia artificial sin miedo, de la mano de Mariano Sigman, uno de los neurocientíficos más destacados del mundo, y Santiago Bilinkis, emprendedor y tecnólogo. Este no es un libro de oráculos o vaticinios, sino las reflexiones de dos autores que consideran que estar informados es la mejor forma de navegar la indefectible ola de la inteligencia artificial. En una conversación tan lúcida como estimulante, el neurocientífico superventas Mariano Sigman y el emprendedor Santiago Bilinkis repasan el origen, las utilidades y los riesgos de esta tecnología. ¿Será una lámpara de Aladino o una caja de Pandora? ¿Cómo acercarnos al mejor escenario? ¿Estamos caminando al borde del precipicio? ¿Qué ocurrirá si la inteligencia artificial encuentra aquello en lo que somos más débiles? Si bien exponen las razones por las que debemos ser cautos y responsables, huyen del pesimismo y nos invitan a pensar que de este desafío podemos sacar nuestra mejor versión.
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40 Conceptos Clave Sobre Inteligencia Artificial

de Enrique Martin e Rafael Caballero

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 El 30 de noviembre de 2022 ChatGPT se puso a disposición de todos los usuarios. Ese día, el público se dio cuenta de cuánto había avanzado la inteligencia artificial. Ya no se trata de promesas de ciencia ficción, sino que es algo tangible que usamos a diario y que nos permite, en muchos casos, automatizar gran cantidad de las tareas que realizamos. El resultado es un cambio radical en la estructura productiva en la que se basa nuestra sociedad, un cambio muy veloz que genera ilusión, pero también vértigo y temor, porque a menudo desconocemos cómo funciona ni qué utilidades tiene. A través de 40 nociones clave de la inteligencia artificial, este libro trata de dar una visión general de la evolución de la misma y explicar los principales fundamentos que subyacen en inteligencias como ChatGPT. Es importante mostrar lo que se esconde tras las bambalinas para desmitificar y contextualizar el funcionamiento de estas potentes herramientas y que podamos así convivir con ellas de la manera más sana posible. Así, la próxima vez que usted haga una petición a un chatbot inteligente, entenderá por qué contesta de la forma en que lo hace y podrá decidir si quiere utilizarla.
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La Intel·Ligencia Artificial A Debat

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 Aquest treball recull l'experiència d'un grup multidisciplinari que va organitzar la comunitat Iubilo de la Universitat Rovira i Virgili i va competir a l'edició 2024 de la Lliga de Debat Sènior de la Xarxa Vives. L'equip va investigar, debatre i elaborar arguments al voltant de la pregunta ?La intel·ligència artificial és una amenaça per a la humanitat??, amb l'objectiu de construir una visió pròpia, rigorosa i profunda d'aquest desafiament tecnològic actual.Cal assenyalar que els arguments presentats i debatuts ho foren a partir de les fonts d'informació disponibles durant els mesos de març a juny de 2024, i per tant alguns aspectes aquí presentats poden estar desfasats, donada la ràpida evolució d'aquest camp, del qual cada dia hi ha notícies noves.El resultat combina la reflexió sobre els pros i contres de la intel·ligència artificial amb l'explicació de l'experiència viscuda pels autors en la preparació i la competició mateixa, amb la voluntat d'inspirar altres grups a explorar, preparar i debatre grans qüestions d'actualitat amb mirada oberta i col·laborativa.
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El Llibre Dels Petits Sapiens Sobre La Internet I El Mon Digital

de Larissa Suzuki

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 El quart títol de el llibre dels Petits Sàpiens explora com funciona Internet i el món digital. La necessitem per tot i la mainada la fa servir de manera diària. Però, en realitat, ¿què en saben les criatures exactament sobre la xarxa? Aquest nou volum explica el funcionament de la comunicació sense cables, què és la IoT, quins són els mecanismes de l'encriptació i explica la majoria dels seus conceptes clau. A més, aporta consells per a una navegació en línia segura. Mitjançant un llenguatge proper i divertit i unes il·lustracions entretingudes, aquest llibre de coneixement ple d'informació i d'activitats està pensat per aportar a les criatures de més de 7 anys els coneixements bàsics per un ús segur i el més òptim possible d'aquest eina tan quotidiana però tan desconeguda. Al mateix temps, els despertarà l'interès i la curiositat pel camp científic i les matèries STEAM (per les seves sigles en anglès: ciència, tecnologia, enginyeria, art i matemàtiques). Un llibre entretingut i amè que, sens dubte, serà benvingut per tota la família.
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El Libro De Los Pequeños Sapiens Sobre La Internet Y El Mundo Digital

de Larissa Suzuki

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 El cuarto título de la colección de los Pequeños Sapiens aborda el funcionamiento de la Internet y el mundo digital. La necesitamos para todo y nuestros pequeños la usan a diario. Pero en realidad... ¿Qué saben exactamente ellos y ellas sobre la red? Este nuevo título explica el funcionamiento de la comunicación sin cables, qué es la IoT, cuáles son los mecanismos de la encriptación y describe y explica la mayoría de sus conceptos clave. Además, aporta consejos para una navegación en línea segura. Con un lenguaje cercano y divertido y unas ilustraciones divulgativas, este libro de conocimiento lleno de información y datos rigurosos está pensado para aportar al público a partir de 7 años los conocimientos básicos para un uso seguro y óptimo de esta herramienta tan útil y a la vez tan desconocida. Al mismo tiempo, despertará en ellos el interés y la curiosidad por el campo científico y las materias STEAM (siglas en inglés de: ciencia, tecnología, ingeniería, arte y matemáticas).Un libro entretenido y ameno que será sin duda muy bien recibido por toda la familia.
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Breve Historia De La Ia

de Toby Walsh

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 Desde que Alan Turing planteó por primera vez la pregunta «¿Pueden pensar las máquinas?», la inteligencia artificial ha pasado de ser una mera especulación a erigirse como una verdadera fuerza transformadora. Esta Breve historia de la IA recorre esta evolución, desde el visionario trabajo de Ada Lovelace hasta la revolucionaria derrota del campeón mundial de ajedrez por IBM y el nacimiento de ChatGPT. También explora cómo se ha representado la IA en nuestra cultura, con referencias a clásicos como Frankenstein, Guía del autoestopista galáctico y 2001: Una odisea del espacio.Este libro, accesible y esclarecedor, consigue resumir la IA en seis ideas clave y permite a los lectores comprender de dónde venimos y hacia dónde nos dirigimos.
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El Metodo Nvidia

de Tae Kim

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 Un clásico instantáneo de la historia empresarial con lecciones perdurables para empresarios y directivosEn este libro, Tae Kim recurre a más de cien entrevistas -?incluidos Jensen y sus cofundadores? para mostrar cómo Nvidia ha jugado la más larga de las partidas en la era de la inteligencia artificial: sus chips impulsan la revolución de la IA generativa y la demanda es insaciable. Fundada hace más de tres décadas en un Denny's del este de San José, es un ejemplo de cómo destacar y mantenerse en el frenético sector de la tecnología.
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