Tema 10.1 - Definición y Fundamentos de IA | Curso 10

Exploraremos los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, comenzando por una definición clara de qué es la IA y por qué no debe entenderse únicamente como herramientas modernas como ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude. Analizaremos la diferencia entre la automatización tradicional y los sistemas inteligentes, así como los conceptos de IA débil, IA fuerte e IA generativa. También haremos un recorrido por la historia de la IA, desde los aportes de Alan Turing y los sistemas expertos, hasta los inviernos de la IA, el resurgimiento impulsado por datos, cómputo y Machine Learning, y la etapa actual marcada por Deep Learning e IA generativa. Además, veremos los componentes principales de un sistema de IA, incluyendo datos, algoritmos, modelos, entrenamiento, inferencia, evaluación y mejora continua. Revisaremos los principales enfoques de la inteligencia artificial, como la IA basada en reglas, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural e IA generativa. Finalmente, analizaremos aplicaciones reales, beneficios, riesgos y desafíos relacionados con sesgos, privacidad, transparencia, explicabilidad y uso responsable de la IA, utilizando ejemplos prácticos en Python para comprender mejor los conceptos. 📚 Contenido del episodio: 00:00:00 Introducción 00:03:12 ¿Qué es la Inteligencia Artificial? 00:11:39 Breve historia y evolución de la IA 00:25:06 Componentes fundamentales de un sistema de IA 00:44:52 Principales enfoques de la Inteligencia Artificial 01:12:14 Aplicaciones, beneficios y desafíos de la IA 01:28:57 Conclusión Este contenido forma parte del curso: Inteligencia Artificial | Proyecto 52