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● Datos de la historia.● Breve explicación de algunos algoritmos.● Aplicación del Machine Learning.

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Cómo definirías la Inteligencia Artificial?

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● Sistemas que piensan como humanos: automatizan actividades como la toma de decisiones, aprendizaje (redes neuronales).

● Sistemas que actúan como humanos: realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas (robots).

● Sistemas que piensan racionalmente: intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, razonar.. (sistemas expertos).

● Sistemas que actúan racionalmente: trata de imitar de manera racional el comportamiento humano (agentes inteligentes).

Pues… depende!

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● La inteligencia artificial es una disciplina que intenta emular mediante máquinas ciertas funciones cognitivas humanas

Una posible definición general.

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Comienzos de la Inteligencia Artificial● Aristóteles (384-322 a.C): formula los silogismos, los cuales intentan

establecer la relación entre un sujeto y un predicado.

● Ctesibio de Alejandría (250 a.C): crea un reloj hidráulico autocontrolado.

● Alan Turing (1936): introduce el concepto de la Máquina de Turing.

● Alan Turing (1950): propone el Test de Turing.

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Comienzos de la Inteligencia Artificial● Reloj hidráulico autocontrolado de Ctesibio:

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Comienzos de la Inteligencia Artificial● Máquina de Turing: contiene un conjunto de instrucciones detalladas

y precisas que lleva a un fin concreto.

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Comienzos de la Inteligencia Artificial● Máquina de Turing:

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Comienzos de la Inteligencia Artificial● Máquina de Turing:

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Algoritmo de la colonia de hormigas● Usado también en clasificación dando mejores resultados que el perceptrón

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Algoritmo de la colonia de hormigas● Selección del camino:

● Cantidad de feromonas depositadas para un estado xy :● Conveniencia del estado (1/distancia) :● Controla la influencia de : 0 ≤ α● Controla la influencia de : 1 ≤ β

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Algoritmo de la colonia de hormigas● Actualización de feromonas:

● Cantidad de feromonas depositadas para un estado xy :● Q = constante, Lk = coste de la ruta (distancia de normal)● Coeficiente de evaporación de las feromonas: ρ

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El perceptrón (Rosenblatt 1957)

● Puede ser considerado como una neurona artificial, unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona natural, como las de nuestro cerebro.

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Aprendizaje del perceptrón● Aprendizaje supervisado:

○ Aprendizaje por refuerzo.○ Aprendizaje por corrección del error (ADALINE, Backpropagation).

● Aprendizaje no supervisado: clustering.○ Aprendizaje competitivo y comparativo (ART, ART2).○ Aprendizaje Hebbiano.

● Aprendizaje OFFLINE y ONLINE.

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Machine Learning

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Machine Learning

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Machine LearningClasificación

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Machine LearningClasificación

Playa

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Deep Learning

Playa

Convolutional Neural Network (CNN)

Aprendizaje automático de características

+ Clasificación

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Modelo Hopfield ● Es OFFLINE: primero hay que entrenarlo antes de usar.

● Usa memoria asociativa: almacena y recupera la información por asociación con otras informaciones.

● Fórmula: Wx = Tt · T - I -> W = ∑( Wx )

● Función: f(x) =

● Solución: f(W· E) , si no hay solución, iterar.

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Modelo Hopfield

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Modelo Hopfield

E0 E1

● Fase 1: entrenamiento.

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Modelo Hopfield

E0 E1

● Fase 2: uso de la red.

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Modelo Hopfield

E0

● Fase 2: uso de la red.

E1

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Gradient descent

● Algoritmo de optimización que permite converger hacia el valor mínimo de una función mediante un proceso iterativo.

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Gradient descent ● Un enfoque simplificado: Theta (Θ0) = 0.

● Aplicado a la regresión lineal.

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Gradient descent

● Pendiente negativa:Θj:=Θj - α · (negativo)

● Pendiente positiva: Θj:=Θj - α · (positivo)

● Pendiente nula:Θj:=Θj - α · 0

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Gradient descent

● Hipótesis:

● Función de coste:

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Ecuación normal para regresión lineal

● Hipótesis (< 10.000 elem.):

● Ecuación normal:

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Ecuación normal para regresión lineal

● Ecuación normal:

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Ecuación normal para regresión lineal

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Código

Hopfield:

Máquina de Turing:

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Aplicaciones de Machine Learning

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quickdraw.withgoogle.com

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Escala (de Investigador a Desarrollador):● Redes Neuronales● AutoML● Modelos Ready-to-use

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tensorflow.org/resources/learn-ml

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¿Quién usa TensorFlow?

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Google Vision APIDetecta:● Objetos● Etiquetas● Puntos de referencia● Caras● Expresiones faciales● Texto y texto escrito

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Google Natural Language APIPuede:● Classificar texto● Detectar dependencias● Detectar etiquetas● Detectar estructuras

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Google Translation APIPuede:● Traducir● Converti habla en texto● Convertir texto en habla

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Modelos ya entrenados accesibles a través de las APIs de Google

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Google AutoML

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GPT-2

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“Words are pale shadows of forgotten names. As names have power, words have power. Words can light fires in the minds of men. Words can wring tears from the hardest hearts.”

― Patrick Rothfuss, The Name of the Wind

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talktotransformer.com

Words are pale shadows of forgotten names. As names have power, words have power. Words can light fires in the minds of men. Words can wring tears from the hardest hearts. Words can set the pace of a lifetime.

I want my words to be as potent as they are vivid. I want the words I speak to be remembered forever. And to this end, my words will stand on the shoulders of my forefathers.

The words of my ancestors shall guide and guide me as I write these words. They shall be my legacy.

Las palabras son sombras pálidas de nombres olvidados. Como los nombres tienen poder, las palabras tienen poder. Las palabras pueden encender fuegos en la mente de los hombres. Las palabras pueden estrujar las lágrimas de los corazones más duros. Las palabras pueden marcar el ritmo de tu vida.

Quiero que mis palabras sean tan potentes como vívidas. Quiero que las palabras que digo sean recordadas para siempre. Y para este fin, mis palabras estarán sobre los hombros de mis antepasados.

Las palabras de mis antepasados me guiarán y guiarán mientras escribo estas palabras. Serán mi legado.