🧠 Resumen Clase 1 – Introducción a la IA
1. Definición
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que diseña sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana: razonamiento, aprendizaje, percepción y toma de decisiones.
2. Cómo funciona
- Entrada de datos
- Preprocesamiento
- Entrenamiento
- Predicción
- Evaluación y mejora
3. Historia
- 1950: Turing plantea “¿Pueden pensar las máquinas?”
- 1956: Surge el término “Inteligencia Artificial”
- 1980s: Sistemas expertos
- 2000s: Machine Learning en producción
- 2012: Deep Learning (
AlexNet)
- 2017: Modelos Transformers
4. Usos actuales
- Recomendaciones (Netflix, Spotify)
- Diagnóstico médico
- Vehículos autónomos
- Chatbots
- Finanzas y educación
5. Ramas principales
| Rama |
Descripción |
Ejemplo |
| Machine Learning |
Aprende de datos |
Clasificar correos spam |
| Deep Learning |
Redes neuronales |
Reconocimiento de voz |
| PLN |
Procesar lenguaje |
Traducir mensajes |
| Visión por Computadora |
Analizar imágenes |
Detectar defectos |
| Robótica |
Interactuar con entorno |
Robots de logística |
| Simbólica / Neuro-simbólica |
Reglas + aprendizaje |
Diagnóstico asistido |
| Multimodal |
Combina texto, imagen y audio |
ChatGPT, asistentes IA |
6. Tipos de IA
- Por alcance: débil, general, superinteligente
- Por paradigma: simbólica, aprendizaje automático, híbrida
- Por capacidades: reactiva, memoria limitada, teoría de la mente
7. Roles emergentes
Científico de datos, ingeniero de ML, especialista en ética, diseñador de interacción humano-IA.
8. Ética y desafíos
- Sesgos algorítmicos
- Privacidad de datos
- Transparencia
- Impacto en el empleo
- Gobernanza y regulaciones (
AI Act europeo)
🧩 Ejercicios resueltos
Ejercicio 1 – Identifica la rama de IA
| Caso |
Rama |
| Clasificar correos spam |
Machine Learning supervisado |
| Traducir mensajes |
Procesamiento de Lenguaje Natural |
| Detectar defectos en piezas |
Visión por Computadora |
| Organizar productos en almacén |
Robótica |
| Planificar rutas de viaje |
Simbólica / Neuro-simbólica |
| Asistente que responde preguntas |
IA Multimodal |
Ejercicio 2 – Casos de uso: beneficios y riesgos
| Caso |
Rama |
Beneficio |
Riesgo ético o limitación |
| Diagnóstico médico asistido |
Visión por Computadora + ML |
Mejora precisión y rapidez |
Sesgos o errores en datos médicos |
| Vehículos autónomos |
Robótica + Deep Learning |
Seguridad y eficiencia |
Decisiones éticas ante accidentes |
| ChatGPT en educación |
PLN + Multimodal |
Apoyo personalizado al aprendizaje |
Desinformación o dependencia |