Fundamentos de inteligencia artificial: conceptos, aplicaciones y ética

Clase 1 de 20Curso de Fundamentos para AI y Machine Learning

Resumen

Objetivo del profesor

El objetivo de esta clase introductoria es motivar y contextualizar a los estudiantes sobre la importancia de entender la inteligencia artificial en el mundo actual, presentando el curso como una oportunidad de obtener conocimientos prácticos, críticos y éticos sobre esta tecnología que ya está transformando múltiples aspectos de nuestras vidas.

Habilidades, conceptos, palabras clave y hechos importantes

Conceptos clave:

  • [0:00] Inteligencia Artificial (IA): Tecnología presente que influye en decisiones cotidianas como aprobación de créditos, recomendaciones de productos y resultados de búsqueda
  • [0:39] Fundamentos de IA: Qué es y qué no es la inteligencia artificial
  • [0:44] Tipos de IA: Diferentes categorías existentes de inteligencia artificial
  • [0:44] Entrenamiento de modelos: Proceso de enseñanza a los sistemas de IA
  • [0:48] Evaluación de modelos: Métodos para medir el rendimiento de los sistemas de IA
  • [0:52] Riesgos y límites: Aspectos negativos y limitaciones de la IA
  • [0:52] Dilemas éticos: Consideraciones morales en el desarrollo y uso de IA
  • [1:01] Ciclo completo de desarrollo: Desde datos hasta evaluación y visualización
  • [1:59] Natural Language Processing (NLP): Procesamiento de lenguaje natural

Habilidades a desarrollar:

  • [1:10] Aplicación práctica de algoritmos: No solo usar, sino entender el por qué y cuándo
  • [1:14] Experimentación con herramientas de IA: Experiencia práctica con tecnologías basadas en IA
  • [2:22] Pensamiento crítico: Análisis crítico de la tecnología
  • [2:26] Uso ético de la IA: Aplicación responsable de la tecnología

Palabras clave técnicas:

  • Algoritmos
  • Modelos de personalización
  • Estrategias de pricing
  • Sistemas de bidding
  • Análisis de opinión
  • Datos
  • Visualización

Hechos importantes sobre la instructora:

  • [1:29] Frida Ruhe: Especialista en IA y prospectiva
  • [1:37] Top 100 voces influyentes: En IA de habla hispana
  • [1:44] Experiencia en Google: Desarrollo de sistemas de bidding y medición
  • [1:54] Experiencia en Jüsto: Modelos de personalización y pricing
  • [2:04] Iniciativas educativas: Enfoque en mujeres y comunidades latinoamericanas

Principales puntos de datos

No se presentan datos cuantitativos específicos en esta clase introductoria. El contenido se enfoca en la presentación conceptual del curso y la credibilidad de la instructora a través de su experiencia profesional.