Z2302017 TECNOLOXÍAS DISRUPTIVAS
para a dixitalización da contorna produtiva
fpuentes@edu.xunta.es
Que algo sea disruptivo se refiere a la capacidad de una innovación, tecnología, modelo de negocio o práctica para alterar significativamente el status quo o las dinámicas establecidas en una industria o mercado.
fpuentes@edu.xunta.es
La Inteligencia Artificial
La electricidad
La aviación
La imprenta
El automóvil
Antibióticos
World Wide Web
Smartphones
Inteligencia artificial
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Algo de historia: inicios e hitos.
¿Donde estamos ahora?
La IA en la educación: 4º ESO y 1º Bachillerato.
La IA en la educación superior: Curso de especialización.
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es la inteligencia?
¿Cómo definimos Inteligencia Artificial?
¿Qué es el aprendizaje automático?
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Cómo definimos la Inteligencia Artificial?
La IA es el conjunto de técnicas, tecnologías y herramientas que persiguen dotar a las máquinas de una inteligencia similar a la humana
Robótica
IA
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es la inteligencia?
No hay un consenso
La definimos por sus características
Teoría de las inteligencias múltiples
Howard Gardner, 1983
La falsa medida del hombre.
Stephen Jay Gould, 1981.
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es el aprendizaje automático?
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es el aprendizaje automático?
Hemos alcanzado la capacidad de crear máquinas que pueden mejorar a partir de la experiencia.
Aprenden a partir de los datos, con ejemplos.
Apreden a partir de los datos, sin ejemplos.
Aprenden por refuerzo.
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es el aprendizaje automático?
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Visión por computadora
Procesamiento del lenguaje natural
Interacción con el entorno
Planificación y razonamiento
Detección de patrones
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es el aprendizaje automático?
Robótica
Juegos inteligentes
Agentes inteligentes
Ciencia de datos
Visión por computadora
Procesamiento del lenguaje natural
Interacción con el entorno
Planificación y razonamiento
Detección de patrones
Automatización
Algo de historia: inicios e hitos
Inicios
Inteligencia Artificial simbólica
Inteligencia Artificial conexionista
Algo de historia: inicios e hitos
Época contemporánea
Revolución industrial
Era de la información y la tecnología
La humanidad pasó por diferentes épocas a lo largo de su historia reciente
Finales s. XVIII
Segunda mitad s. XX
Algo de historia: inicios e hitos
Era de la información y la tecnoloxía
La humanidad pasó por diferentes épocas a lo largo de su historia reciente
La era digital: la sociedad de los datos.
La era de la computación e internet: La sociedad de la información.
La era de la inteligencia artificial: La sociedad del conocimiento.
Con el aprendizaje automático hemos alcanzado un nuevo hito tecnológico.
¡Podemos crear máquinas que aprenden!
Algo de historia: inicios e hitos
Algo de historia: inicios e hitos
Siglo XX: décadas de los 30-40
Personajes e hitos
Siglo XX: décadas de los 50-70
Siglo XX: Década de los 80
Siglo XX: Década de los 90
Conferencia de Dartmouth
Alan Turing
Algoritmo minimax
Claude Shannon
Test Turing
El Perceptrón
ELIZA
Machine Learning
Marvin Minsky
Arthur Samuel
Sistemas expertos
Backpropagation
Deep Blue
DENTRAL
NLP
Deep Learning
LeNet-5
John von Newmann
Modelo matemático de una neurona
¿Pueden pensar las máquinas?
Algo de historia: inicios e hitos
Inicios del siglo XXI y hasta hoy
Personajes e hitos
Explosión de la world Wide Web
GPUs
AlexNet
Watson de IBM
AlphaGo
GANs
Transformers
Familia GPT
ChatGPT
GPT 4
AlphaZero
AlphaFold
Familia BERT
Stable Diffusion
DALL·E
Midjourney
LLAMA / Mistral
2017
2012
2022
Variational Autoencoders
Concepto de atención
¿Donde estamos ahora?
Tipos de Inteligencia Artificial
Clases de Inteligencia Artificial
¿Qué podemos esperar del futuro?
¿Donde estamos ahora?
Tipos de Inteligencia Artificial
¿Donde estamos ahora?
Tipos de Inteligencia Artificial
¿Donde estamos ahora?
Clases de Inteligencia Artificial
Optimización
Algoritmos subóptimos
Búsqueda
Búsqueda de soluciones en el espacio de estados
Predicción
ML: predicción basada en ejemplos
Clasificación
ML: clasificación basada en ejemplos
Agrupación
ML no supervisado
Agentes
ML y DL: interacción con el entorno
Transformación
DL: traducción
Generación
DL: meta-arquitecturas
¿Donde estamos ahora?
¿Qué podemos esperar del futuro?
Agentes
DL: interacción con el entorno
Agentes inteligentes, Robótica
Generación
CDL: meta-arquitecturas
Combinación de diferentes inteligencias
Transformación
DL: traducción, ...
Inteligencias multimodales, ¿AGI?
IA en la educación
Educación por IA
Profesorado
Alumnado
IA en la gestión educativa
Operativa
Planes estratégicos
Educación sobre IA
Alfabetización
Planes de estudio
Recursos educativos
Inteligencia Artificial para a sociedade
4º ESO
A materia de "Intelixencia artificial para a Sociedade" introduce ó alumado do último curso da ESO en aspectos da IA dende unha perspectiva de futuros usuarios dos sistemas intelixentes.
Inteligencia Artificial para a sociedade
4º ESO
Os contidos da materia van a axudar ó alumnado a adquirir habilidades e coñecementos desta disciplina para que se familiaricen con ela e desenvolvan habilidades críticas e relevantes para o seu futuro, sen importar a súa área de especialización.
Inteligencia Artificial para a sociedade
4º ESO
Bloque temático
1
Bloque temático
2
Bloque temático
3
Bloque temático
4
Qué é a intelixencia artificial
O impacto da intelixencia artificial
Fundamentos da intelixencia artificial
Tecnoloxías transversais na intelixencia artificial
Tecnoloxías intelixentes
1º bacharelato
A materia de "Tecnoloxías Intelixentes" céntrase na ensinanza da aprendizaxe automática dende unha perspectiva de programadores de sistemas intelixentes. A aprendizaxe automática é un compoñente esencial da IA que permite adquirir unha comprensión sólida de como as máquinas poden aprender a mellorar o seu rendemento en distintas tarefas.
Tecnoloxías intelixentes
1º bacharelato
Os coñecementos específicos que adquirirán as alumnas e alumnos que cursen esta materia, os iniciará na aprendizaxe necesaria para obter e preparar o datos co fin de adestrar sistemas, empregar técnicas de modelado estatístico, coñecer e utilizar diferentes tipos de redes neuronais, manexar librerías dixitais e avaliar a calidade dos resultados obtidos por modelos automáticos.
Tecnoloxías intelixentes
1º bacharelato
Programación para a intelixencia artificial
Bloque temático
1
Bloque temático
2
Conceptos clave da intelixencia artificial
Bloque temático
3
Visión
artificial
Bloque temático
4
Procesado da linguaxe natural
Bloque temático
5
Aprendizaxe automática
Intelixencia Artificial e Big Data
Curso de especialización
Modelos de Inteligencia Artificial
Sistemas de Aprendizaje Automático
Programación de Inteligencia Artificial
600 horas (720 sesiones de 50 minutos)
Big Data
Big Data Aplicado
Ordinario:
Horario de tarde
Seis meses de duración
Orientado a profesionales en activo que quieran mejorar su perfil profesional.
No tiene prácticas en empresas.
Intelixencia Artificial e Big Data
Curso de especialización DUAL
Actualmente en exclusiva con
Cada año 20 alumnos/as son seleccionados y tienen la oportunidad de formarse y trabajar con esta empresa multinacional.
... pero abiertos a otras empresas
Modelos de Inteligencia Artificial
Sistemas de Aprendizaje Automático
Programación de Inteligencia Artificial
Intelixencia Artificial e Big Data
Curso de especialización DUAL
Big Data
Big Data aplicado
600 horas en total
400 horas en el centro educativo
200 horas en la empresa
Modelos de inteligencia artificial
Esté módulo profesional contiene la información necesaria para desempeñar las funciones de analizar y relacionar la mejora de la eficiencia operativa de las organizaciones y empresas con tecnologías de Inteligencia artificial que se pueden implementar aplicando principios legales y éticos.
Principios legales y éticos
La ética en la era de la IA
El marco regulatorio
Aprendizaje automático y deep learning
Modelos de aprendizaje automático
Deep learning: perceptrón, aprendizaje, MLP, ...
Inteligencia Artificial
Resolución de problemas
Visión artificial
Procesamiento del lenguaje natural
Introducción
Historia, tipos de IA, ...
Sistemas de aprendizaje automático
Esté módulo profesional contiene la información necesaria para desempeñar las funciones de analizar y relacionar las técnicas de aprendizaje automático con la predicción de comportamientos futuros que permitan a las organizaciones y empresas la eficiencia operativa.
Aprendizaje profundo
Perceptrón, aprendizaje
MLP, autoencoders, redes convolucionales
Transformers
Aprendizaje automático
Aprendizaje automático supervisado: predicción, clasificación
Aprendizaje automático no supervisado: reducción de dimensionalidad, agrupamientos
Aprendizaje por refuerzo
Introducción
Introducción, conceptos, proyecto ML de principio a fin.
Programación de inteligencia artificial
Este módulo profesional contiene la información necesaria para desempeñar las funciones de desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial utilizando lenguajes de programación y entornos de modelado.
Aprendizaje profundo
Ejercicios de clasificadores
Ejercicios de clustering
Ejercicios de deep learning
Programación en Python
Python I: bienvenido a python
Python II: python y la IA clásica (búsquedas en el espacio de estados; optimización)
Python III: procesamiento de imágenes y visión artificial
Python IV: procesamiento del lenguaje natural
Entornos pip y entornos virtuales; el CESGA
Lenguajes de programación y sus entornos
Fundamentos de programación
Big Data y Big Data Aplicado
Big data se refiere a aquellos procesos que, debido a la gran cantidade de datos, necesitan tanto almacenamiento y potencia computacional que no es posible ejecutarlos en único computador utilizando técnicas tradicionales.
Big Data y Big Data Aplicado
Virtualización de sistemas: Docker
Almacenamiento: Hadoop, Nifi, MongoDb, Redis, Neo4j, Kafka, PostgreSQL, MySQL, ...
Procesamiento + Analítica: Python, PowerBI, Github, Spark, ...
Cloud: AWS, Openstack, ...
¿Qué herramientas usamos en el Curso de Especialización?
Convenio con el CESGA
Juan Francisco (juanfran) Puentes
fpuentes@edu.xunta.gal
@JuanFranPuentes
@juanFranPuentes
¿Preguntas?
Y esto es todo
ISBN: 978-8409551484