Héctor H. Thompson
hthompson@perio.unlp.edu.ar
Los periodistas y comunicadores, dispondrán de herramientas informativas y comunicacionales con Inteligencia Artificial, Asimismo podrán diseñar nuevas herramientas que usen de este recurso.
Mediante esta página, se intenta que los alumnos de Tecnologías 2022 se interesen por el tema, y lo profundicen a distinto niveles
En esta pagina pueden ver un camino en el aprendizaje de IA compaginado a través de videos de YouTube. ¿Por qué en YouTube? porque entre los hechos de la realidad percibida y la palabra aparece como herramienta intermedia el audio e imágenes en movimiento.
Sigue el marco de lo que intenta ser un estímulo al aprendizaje de la Inteligencia Artificial para aplicarla al periodismo.
- La inteligencia artificial es una herramienta
- La idea es aprender las bases de la I.A., para que luego, el periodista, pueda usar esa herramienta como ayuda para el desarrollo de su propio medio veraz y confiable
- En estos momentos toda noticia es falsa a menos que se demuestre lo contrario. Se pierde mucho tiempo en la detección y la desmentida de la noticia falsa, tiempo que conviene dedicar a producir comunicación veraz y confiable.
Cualquier aclaración o intercambio pueden dirigirse a mi correo
Niveles que pueden alcanzar el periodista o comunicador
- Divulgación: conocer qué es la inteligencia artificial
- De usuario común: en aplicaciones en el móvil que ya usan inteligencia artificial
- De usuario comunicador a periodista de mejor nivel en la construcción y trasmisión de información veraz y confiable
- Constructor de herramientas que usen la inteligencia artificial para crecer profesionalmente
- Incorporando teoría probabilística
- Incorporando regresión matemática
Definición de Inteligencia Artificial
Se denomina Inteligencia artificial (IA) a la rama de las ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. ´
Machine Learning o Aprendizaje automático: es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento.1 «En el aprendizaje de máquinas un computador observa datos, construye un modelo basado en esos datos y utiliza ese modelo a la vez como una hipótesis acerca del mundo y una pieza de software que puede resolver problemas»
Video de introducción a Machine Learning
- Spam del correo
- Identificación de las características de cada uno de nosotros en FaceBook
- Algoritmo de Netflix para el perfil del usuario
- Traducción simultánea con el celu
- Publicación de publicidad en FaceBook o Google que nos conoce con todos lo datos que le hemos entregado
- Realidad virtual (se usa en Curiosity)
- Automóviles autónomos
- Etc
Video de historia de Machine Leraning
HISTORIA DE MACHINE LEARNING | #2 Curso de Introducción a Machine Learning
Línea de tiempo de los acontecimientos hasta 2017
Video sobre Definiciones de Machine Learning
DEFINICIONES DE MACHINE LEARNING | #3 Curso de Introducción a Machine Learning
Video sobre clasificación de Machine Learning
CLASIFICACIÓN DE MACHINE LEARNING | #4 Curso de Introducción a Machine Learning
- Aprendizaje supervisado (Supervised Learning)
- Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning)
- Aprendizaje reforzado (Reforced Learning) (hasta que aprenda)
- Aprendizaje con lenguaje natural (Natural Lenguage Processing)
- Aprendizaje profundo o Deep learning
Video sobre Aprendizaje Supervisado – Regresión Lineal
APRENDIZAJE SUPERVISADO: LINEAR REGRESSION – #5 Curso Introducción a Machine Learning
* Regresión Lineal entre variables independientes y dependiente
Video sobre Aprendizaje Supervisado – Regresión polinómica
APRENDIZAJE SUPERVISADO: POLYNOMIAL REGRESSION | #6 Curso Introducción a Machine Learning