Aprendizaje e Inteligencia Computacional

 

La Inteligencia Computacional es un campo interdisciplinario que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que imiten la inteligencia humana en las tareas que se les encomiendan. Esta disciplina busca que las computadoras puedan aprender de los datos, reconocer patrones y tomar decisiones en base a ellos.

El Aprendizaje Automático (AA) es una sub-disciplina de la Inteligencia Computacional que permite que las computadoras aprendan a realizar tareas específicas a partir de los datos. Esto se logra mediante el uso de algoritmos que ajustan sus parámetros para mejorar su desempeño en una tarea determinada. Algunas aplicaciones prácticas del AA incluyen el reconocimiento de voz, el análisis de imágenes, el diagnóstico médico y la recomendación de productos.

El campo del Aprendizaje Automático se divide en varias categorías, que incluyen el Aprendizaje Supervisado, el Aprendizaje No Supervisado, el Aprendizaje por Refuerzo y el Aprendizaje Profundo (también conocido como Deep Learning). Cada una de estas categorías utiliza diferentes técnicas y algoritmos para aprender de los datos.

Además del Aprendizaje Automático, en el campo de la Inteligencia Computacional también se trabajan en otras técnicas como la lógica difusa, los sistemas expertos, los algoritmos genéticos, la minería de datos, entre otros.

La Inteligencia Computacional (IC) es un campo de la inteligencia artificial (IA) que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten que las computadoras aprendan de datos y realicen tareas que normalmente requerirían la inteligencia humana, como reconocimiento de voz, visión por computadora, toma de decisiones y más. A través del Aprendizaje Automático (AA), una sub-disciplina de la IC, las computadoras pueden aprender de los datos y mejorar su precisión en la realización de tareas.

En esta sección de Aprendizaje e Inteligencia Computacional discutiremos temas como algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, análisis de datos, minería de datos, lógica difusa, algoritmos genéticos y más. Además, puedes compartir y discutir artículos, libros, tutoriales, herramientas y recursos útiles para la comunidad.

En resumen, el campo de la Aprendizaje e Inteligencia Computacional es amplio y en constante evolución. El objetivo principal de esta disciplina es desarrollar sistemas que puedan aprender y adaptarse a nuevos datos y situaciones, y así mejorar su desempeño en tareas específicas.

Miembros de esta sección

Miembro Lugar de trabajo Opciones
Cecilia-Irene Loeza-Mejía Ver
Isaac Machorro Cano Universidad del Papaloapan Ver
Mario Aldape Pérez Instituto Politécnico Nacional Ver
Ulises Olivares Pinto UNAM Campus Juriquilla Ver
Marco Aurelio Nuño Maganda Universidad Politecnica de Victoria Ver
Paúl Hernández Herrera Laboratorio Nacional de Microscopía Avanzada - UNAM Ver
Jorge de Jesús Gálvez Rodríguez Universidad de Guadalajara Ver
Jorge Mario Cruz Duarte Tecnológico de Monterrey Ver
Omar Avalos Alvarez Ver
Carlos Ignacio Hernández Castellanos Universidad Nacional Autonoma de México Ver
Patricia Batres Mendoza Facultad de Sistemas Biológicos e Innovación Tecnológica - UABJO Ver
Miguel Angel Hidalgo Reyes Instituto Tecnológico Superior de Xalapa Ver
Aldo Uriarte Portillo CONFIE Sinaloa Ver
Francisco Javier Zaragoza Martínez Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco Ver
Saul Tovar Arriaga Universidad Autónoma de Querétaro Ver
Andrei Tchernykh CICESE Ver
Juan Humberto Sossa Azuela INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL Ver
David Ricardo Sol Martinez BASF, Retirado Ver
Gildardo Sanchez Ante Tecnologico de Monterrey Ver
Eduardo Arturo Rodriguez Tello Cinvestav Ver
Mariano Jose Juan Rivera Meraz CIMAT Ver
Roger Z. Ríos Mercado UANL Ver
Carlos Alberto Reyes Garcia Instituto Nacional de Astrofisica Optica y Electronica Ver
Alberto Oliart Ros Tecnológico de Monterrey Ver
Alicia Morales Reyes Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica Ver
Eduardo F Morales Manzanares INAOE Ver
Marco Antonio Morales Aguirre Instituto Tecnológico Autónomo de México Ver
Raul Monroy Borja Tecnológico de Monterrey Ver
Erik Molino Minero Re IIMAS - UNAM Ver
Karina Mariela Figueroa Mora Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Ver
María Lucia Barrón Estrada TecNM - Instituto Tecnológico de Culiacán Ver
Himer Avila George Universidad de Guadalajara, campus CUValles Ver
Giner Alor Hernandez Instituto Tecnológico de Orizaba Ver
David Tinoco Varela FESC-UNAM Ver
Guillermo Santamaria Bonfil BBVA México Ver
Jose Luis Sanchez Cervantes CONACYT-Instituto Tecnológico de Orizaba Ver
Alejandro Rosales Perez Centro de Investigación en Matemáticas A.C. Ver
María Yasmín Hernández Pérez TecNM/Cenidet Ver
Zobeida Jezabel Guzman Zavaleta Universidad de las Américas Puebla Ver
Vicente García Jiménez Universidad Autónoma de Ciudad Juárez Ver