Title: Héctor

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Agente IA: Misión Inteligencia Artificial

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Autor: Héctor Armando Mendoza Salazar

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Objetivo de la presentación

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Superar 4 retos interactivos para convertirte en un “Agente IA”, dominando los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial.

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Introducción

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"¡Bienvenido, recluta! Hoy inicias tu entrenamiento como Agente de IA. Solo quienes dominen los retos podrán desbloquear el acceso al laboratorio central."

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Reto 1: Trivia de fundamentos

Trivia de Fundamentos

Q: ¿Quién es considerado el padre de la IA?
- Alan Turing (correct)
- Isaac Asimov
- John McCarthy

Q: ¿Qué es el test de Turing?
- Un examen que determina si una máquina puede imitar el comportamiento inteligente humano (correct)
- Una evaluación para medir la capacidad de una máquina de resolver ecuaciones complejas
- Una prueba de hardware para sistemas automatizados

Q: ¿Cuál es la diferencia entre IA débil y fuerte?
- La IA débil está diseñada para tareas específicas, mientras que la IA fuerte simula la inteligencia humana de forma general (correct)
- La IA fuerte es más rápida y eficiente que la débil
- La IA débil solo se usa en videojuegos y la fuerte en medicina

Reto 2

Q: Redes neuronales
A: Modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, formados por nodos (“neuronas”) interconectados que procesan información.

Q: Aprendizaje supervisado
A: Método que entrena al modelo con datos previamente etiquetados para que aprenda a predecir o clasificar nuevas entradas.

Q: Aprendizaje no supervisado
A: Técnica que identifica patrones o grupos en datos sin etiquetas, organizando la información según similitudes intrínsecas.

Q: Deep Learning
A: Subcampo de las redes neuronales que utiliza múltiples capas ocultas para extraer de forma jerárquica características complejas de los datos.

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Reto 2: Memoria Neuronal

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Durante este reto, se reforzarán conceptos clave de inteligencia artificial mediante tarjetas interactivas tipo diálogo. Cada tarjeta presenta un término esencial, y al girarla, se podrá visualizar su definición o explicación asociada.

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Reto 3: Clasificación de Algoritmos

Arrastrar y soltar

- Regresión logística
- SVM
- K-means
- PCA
- Q-Learning
Q: Clasificación supervisada
A: Regresión logística; SVM
Q: No supervisada
A: K-means; PCA
Q: Reforzamiento
A: Q-Learning

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Elementos clave en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial

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Este bloque conceptual introduce términos clave relacionados con el entrenamiento de modelos en inteligencia artificial. El overfitting se refiere a cuando un modelo aprende con demasiada precisión los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido o las excepciones, lo que reduce su capacidad para generalizar a nuevos datos. El término Big Data alude a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos, cuya gestión y análisis requieren tecnologías avanzadas. Un modelo es la representación matemática o computacional que la IA construye a partir del aprendizaje, y que utiliza para hacer predicciones o tomar decisiones. Finalmente, un dataset es el conjunto de datos que se utiliza para entrenar ese modelo, y su calidad y representatividad son fundamentales para obtener buenos resultados.