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Existen 4 enfoques en la Inteligencia Artificial. Comportamiento humano. Pensar como un humano. Pensamiento racional. Actuar de forma racional.

Los primeros referentes de la Inteligencia Artificial se dieron en. 1949 con Donald Hebb. 1943 con MC Cullough y Walter Pitts. Años 30 con Alan Turing. 1950 en la revista Mind.

La explosión de la Inteligencia Artificial se dio en. 2012 con los dispositivos comerciales que entendían en habla humana. 1956 cuando se acuña el término. 1949 con el aprendizaje hebbiano. 1950 cuando se describen los fundamentos teóricos de la prueba de Turing.

El primer modelo matemático para construir una red neuronal se dio en. Los años 30 con los primeros referentes de la IA. 1943 con Mc Cullough y Walter Pitts. 1949 con Donald Hebb. 1950 - Revista Mind.

El conjunto de algoritmos que trata de imitar la forma de aprender humana y usa árboles de decisión, se llama... Inteligencia artificial narrow. Deep Learning. Machine learning. Inteligencia Artificial general.

La técnica que ejecuta entradas a través de una arquitectura de red neuronal inspirada en la biología, se llama... Inteligencia artificial narrow. Inteligencia artificial general. Machine learning. Deep learning.

El tipo de inteligencia artificial más exitosa hasta la fecha es... Inteligencia artificial general. Superinteligencia artificial. Tª de la mente. Inteligencia artificial narrow.

El tipo de inteligencia artificial que almacena experiencias y aprende constantemente, se llama.. Tª de la mente. Memoria limitada. Máquinas reactivas. Autoconciencia.

¿Cuántos tipos de inteligencia artificial hemos estudiado en la UD 5?. 5. 7. 6. 8.

Siri, Alexa, Cortana, otros asistentes personales, vehículos sin conductor, búsqueda en Google y el reconocimiento de imagen, son ejemplos de.. Enfoques de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial general. La inteligencia artificial narrow. Visión robótica.

El aprendizaje no supervisado... Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos no etiquetados, donde sólo se facilitan los datos de entrada, busca patrones y relaciones y se subdivide en 2: de asociación y de clasificación. Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos no etiquetados, donde sólo se facilitan los datos de entrada, busca patrones y relaciones y se subdivide en 2: de asociación y de regresión. Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos no etiquetados, donde sólo se facilitan los datos de entrada, busca patrones y relaciones y se subdivide en 2: de agrupación y de asociación. Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos no etiquetados, donde sólo se facilitan los datos de entrada, busca patrones y relaciones y se subdivide en 2: de agrupación y de clasificación.

El aprendizaje supervisado... Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos etiquetados, donde se facilitan los datos de entrada y salida y se subdivide en 2: de clustering y regresión. Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos etiquetados, donde se facilitan los datos de entrada y salida y se subdivide en 2: de clasificación y de regresión. Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos etiquetados, donde se facilitan los datos de entrada y salida y se subdivide en 2: de agrupación y asociación. Se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos etiquetados, donde se facilitan los datos de entrada y salida y se subdivide en 2: de clasificación y de agrupación.

Une. IA Narrow. IA General. Superinteligencia artificial. Máquinas reactivas. Memoria limitada. Tª de la mente. Autoconciencia.

El aprendizaje no supervisado de agrupación o clustering, se basa en.. La clasificación de objetos dentro de clases. La predicción de un valor numérico. El descubrimiento de grupos en los datos. El descubrimiento de reglas en los datos.

El aprendizaje no supervisado de asociación se basa en... El descubrimiento de grupos en los datos. Predecir un valor numérico. La clasificación de objetos dentro de clases. El descubrimiento de reglas en los datos.

La clasificación de pacientes o correo spam es un tipo de aprendizaje. Supervisado de regresión. No supervisado de agrupación. Supervisado de clasificación. No supervisado de asociación.

Joseph Engelberger empezó a producir y comercializar los robots en.. 1990. 1950. 1960. A finales de la década de 1960.

El robot Shakey.. Interactuaba socialmente. Fue de los primeros robots. Era un robot industrial. Observaba con su ojos, era muy ruidoso y se tambaleaba.

En el mundo de Robot Vision existe un área que tiene que ver con el machine learning, es el/la... Visión robótica. Procesamiento de la señal. Reconocimiento de patrones. Visión de la máquina.

Cuando se mejora la calidad de una imagen o se convierte a otro formato, estamos hablando de.. Procesamiento de imágenes. Reconocimiento de patrones. Visión de máquina. Visión robótica.

El uso de una combinación de hardware de cámara y algoritmos informáticos para que los robots procesen datos visuales del mundo, se llama... Procesamiento de imágenes. Visión robótica. Visión por computadora. Visión de máquina.

Cuando se procesan señales para eliminar el ruido o extraer información, estamos hablando de... Visión por computadora. Reconocimiento de patrones. Procesamiento de la señal. Procesamiento de imágenes.

Cuando un software puede detectar si el objeto que ve es similar a objetos anteriores, hablamos de... Visión por computadora. Visión robótica. Visión de máquina. Reconocimiento de patrones.

Al uso industrial de la visión le llamamos... Visión industrial. Visión por computadora. Visión robótica. Visión de máquina.