DIGI UT 4 Aplicación de la Inteligencia Artificial

Para la minimización de datos: Se utiliza machine learning. Se utiliza la seudonimización. Se usa auditoría automática. Se utiliza hacking ético.

Si un sistema digitalizado tiene un método de decisión automática, no sería adecuado. Que un humano supervise las decisiones tomadas por el sistema. Utilizar seudonimización para desligar los datos personales y el control. Un testeo en profundidad de los sistemas y un control de ciberseguridad para que los sistemas no sean hackeados. La auditoría y transparencia de los sistemas.

Para cumplir el principio de transparencia, no se debería. Ofrecer información sobre privacidad y pedir consentimiento explícito. Eliminar la información confidencial de los datos, sin modificar el significado de los mismos. Utilizar herramientas para gestionar metadatos. Utilizar herramientas de IA prospectiva.

No es una ley de la robótica propuesta por la UE. Los robots deberán contar con un interruptor de emergencia para evitar cualquier situación de peligro. Los robots no podrán hacer daño a los seres humanos. La robótica está expresamente concebida para ayudar y proteger a las personas. No podrán generarse relaciones emocionales con robots. Todos los robots tienen un número de serie para saber cuáles no cumplen los principios del hacking ético.

No es una ley de la robótica propuesta por la UE. Será obligatorio registrar todos los algoritmos en el registro de algoritmos europeo, para asegurar la transparencia de la IA empresarial. Será obligatoria la contratación de un seguro destinado a las máquinas de mayor envergadura. Ante cualquier daño material, serán los dueños quienes asumirán los costes. Los derechos y obligaciones de los robots serán clasificados legalmente. Las máquinas tributarán a la Seguridad Social. Pagarán impuestos.

No es un lenguaje de programación de IA. HTML. Python. R:. TensorFlow.

Son librerías específicas para programar IA. PyTorch. Scikit-learn. ReactJS. Keras.

El deep learning es una especialización de. El neuronal learning. El machine learning. El blockchain. El cloud computing.

No es un sistema habitual de IA en marketing. La gestión del riesgo. Los sistemas de recomendación. La generación de contenido. El targeting y la segmentación.

No es un sistema habitual de IA en comercio. Los asistentes virtuales o chatbots. Los análisis de sentimientos. La optimización de precios. El targeting y la segmentación.