DIGITALIZACION ILERNA TEMA 4

inteligencia artificial (IA), la capacidad que han adquirido los humanos y los sistemas informáticos para realizar una serie de tareas como aprender de la experiencia, resolver problemas, comprender y procesar el lenguaje natural, adaptarse a nuevas situaciones, reconocer patrones, etc. Verdadero. Falso.

inteligencia artificial (IA), la capacidad que han adquirido las máquinas y los sistemas informáticos para realizar una serie de tareas como aprender de la experiencia, resolver problemas, comprender y procesar el lenguaje natural, adaptarse a nuevas situaciones, reconocer patrones, etc. La Inteligencia artificial débil. La inteligencia artificial fuerte. La inteligencia artificial simbólica. La inteligencia artificial subsimbólica.

La minería de datos, conocida también como data mining, es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de artificial. Recolección y preparación de datos. Transformación de datos. Modelado y análisis. Evaluación e interpretación. Despliegue y uso de resultados. Analisis datos. Tratamiento de datos. Verificacion y orden.

Técnicas en minería de datos: Clasificación. Clustering. Regresión. Análisis de asociación. Detección de anomalías.

¿Cómo trabajan conjuntamente la IA y el big data? Tanto el aprendizaje automático (machine learning) como el aprendizaje profundo (deep learning) necesitan gran cantidad de datos para aprender y mejorar de los errores cometidos. Este entrenamiento o aprendizaje presenta tres enfoques distintos: el aprendizaje supervisado. El aprendizaje no supervisado. El aprendizaje por refuerzo.

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN QUE SE EMPLEAN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Python. Lenguaje R. El lenguaje Java.