Fundamentos de la IA

Fundamentos de la Inteligencia Artificial (Pequeña introducción)

¿Qué es la inteligencia artificial?

Explicación para un niño de 5 años:

La Inteligencia Artificial (IA) es como tener un amiguito muy listo dentro de la computadora o el teléfono. Este amiguito aprende a hacer cosas nuevas, como jugar, dibujar o hablar contigo, aunque no sea una persona real. Por ejemplo, cuando le preguntas a Alexa o a Siri algo y ellas te responden, ¡ahí está trabajando la IA! La IA aprende jugando con muchos ejemplos, igual que tú cuando aprendes a contar o a leer.

Definición técnica con ejemplos:

La inteligencia artificial es un área de la informática dedicada a crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estos sistemas utilizan algoritmos y grandes cantidades de datos para aprender patrones, tomar decisiones o reconocer información. Por ejemplo, en la industria se emplea la IA para:

• Recomendación de contenido: Plataformas como Netflix o Spotify sugieren películas y canciones basadas en tus gustos.

• Visión por computadora: Aplicaciones que detectan objetos o personas en imágenes o videos.

• Automóviles autónomos: Coches que usan IA para conducir solos, procesando información de cámaras y sensores.

• Salud: Software que analiza radiografías o imágenes médicas para ayudar a los doctores a diagnosticar enfermedades.

Aprendizaje automático (tipos: supervisado, no supervisado, por refuerzo)

Explicación para un niño de 5 años:

El aprendizaje automático es como cuando enseñas algo a un robot o a un perrito. A veces le muestras muchas imágenes con las respuestas correctas (eso es aprendizaje supervisado), como enseñarle los colores y decir “esto es rojo” o “esto es azul”. Otras veces el robot descubre cosas solo, sin que nadie le diga qué es qué (eso es aprendizaje no supervisado), como si juntara todas las pelotas rojas por su cuenta. También existe el aprendizaje por refuerzo, que es como darle un premio (una estrella o puntos) cuando el robot hace algo bien; si no lo hace bien, no recibe premio. Así el robot aprende qué acciones son buenas y cuáles no.

Definición técnica con ejemplos:

El aprendizaje automático (Machine Learning) es un campo de la IA donde los sistemas aprenden de los datos para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Hay tres tipos principales:

• Supervisado: El modelo se entrena con datos etiquetados (con respuestas conocidas). Por ejemplo, enseñar a un programa a detectar correos de spam usando un conjunto donde cada correo ya está marcado como "spam" o "no spam".

• No supervisado: El modelo busca patrones o agrupa datos sin etiquetas. Por ejemplo, usar clustering para segmentar clientes en grupos similares basados en su comportamiento de compra.

• Por refuerzo: El modelo aprende mediante recompensas o castigos según sus acciones. Por ejemplo, un agente de IA aprende a jugar un videojuego obteniendo puntos por decisiones correctas (reinforcement learning en robótica o juegos).

Redes neuronales artificiales

Explicación para un niño de 5 años:

Una red neuronal artificial es como un equipo de pequeños "cerebros" conectados que trabajan juntos dentro de la computadora. Cada pequeño cerebro recibe una parte de la información (como un pedacito de una imagen o un sonido) y lo pasa a los demás. Cuando juntamos muchos así, pueden aprender a reconocer cosas difíciles. Imagina que tienes una imagen de un perro; cada pequeño cerebro se fija en un detalle (como la oreja o la cola) y al final todos juntos adivinan que es un perro. Así, las redes neuronales ayudan a las máquinas a ver, escuchar y entender el mundo.

Definición técnica con ejemplos:

Una red neuronal artificial es un modelo de cálculo inspirado en el cerebro humano. Está formada por capas de neuronas artificiales conectadas entre sí mediante pesos que se ajustan al entrenar el modelo. Cada neurona aplica una función de activación para decidir si transmite la señal a la siguiente capa. Algunas características importantes son:

• Inspiración biológica: Cada neurona artificial recibe entradas, las procesa y genera una salida, imitando de forma muy simplificada el funcionamiento de las neuronas en el cerebro.

• Estructura en capas: Una red típica tiene una capa de entrada, varias capas ocultas y una capa de salida.

• Entrenamiento: Durante el entrenamiento se ajustan los pesos usando algoritmos como la retropropagación (backpropagation) para reducir el error de predicción.

• Aplicaciones: Redes neuronales convolucionales (CNN) se usan en visión por computadora (por ejemplo, reconocer objetos en imágenes de seguridad o vehículos autónomos); redes recurrentes (RNN/LSTM) procesan texto y voz (asistentes virtuales, traducción automática); en finanzas se emplean para predecir tendencias de mercado, y en salud para analizar imágenes médicas.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Explicación para un niño de 5 años:

El procesamiento del lenguaje natural es como enseñarle a la computadora a entender y hablar como una persona. Cuando tú hablas con Alexa o le dices algo a tu teléfono, la computadora usa NLP para entender tus palabras y darte una respuesta. Es como si le enseñaras a un amigo imaginario a escuchar cuentos, entenderlos y luego contártelos o traducirlos a otro idioma. Gracias al NLP, los dispositivos pueden hablar contigo o escribir mensajes que tú puedas entender.

Definición técnica con ejemplos:

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una rama de la IA que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano (texto y voz). Incluye tareas como reconocimiento de voz, traducción automática, resumen de textos, respuesta a preguntas y análisis de sentimiento. Ejemplos reales:

• Asistentes de voz: Siri, Alexa y Google Assistant entienden tu voz y responden preguntas o ejecutan comandos.

• Traducción automática: Google Translate o DeepL traducen texto de un idioma a otro de forma instantánea.

• Chatbots: Sistemas en sitios web o aplicaciones que responden preguntas frecuentes o ayudan en atención al cliente.

• Análisis de sentimiento: Las empresas usan NLP para saber si las opiniones en redes sociales son positivas o negativas.

• Resumen automático: Herramientas que leen largos textos (como noticias o documentos) y generan un resumen breve.

Ética en la inteligencia artificial

Explicación para un niño de 5 años:

La ética en la inteligencia artificial es como enseñarles a los robots a portarse bien. Significa que ellos deben ser justos y no hacer trampas. Por ejemplo, imagina que un robot repartiera caramelos: debe darlos a todos los niños de forma equitativa, sin importarle si son más altos, más bajos o de diferentes colores de piel. Así como en el patio de recreo todos debemos jugar limpiamente y ayudar a otros, con la IA pasa lo mismo: debemos asegurarnos de que trate a todos por igual y no lastime a nadie.

Definición técnica con ejemplos:

La ética en IA se refiere a los principios y normas que guían el desarrollo y uso responsable de los sistemas de IA. Incluye temas como equidad, privacidad, transparencia y responsabilidad. Por ejemplo:

• Equidad y no discriminación: Asegurar que un algoritmo de contratación o crédito no discrimine por género, edad o raza.

• Privacidad: Proteger los datos personales de los usuarios (por ejemplo, cumplir leyes como el GDPR).

• Transparencia: Hacer que los modelos sean explicables para que se entienda cómo toman decisiones.

• Responsabilidad: Definir quién responde si el sistema de IA comete un error (por ejemplo, en un diagnóstico médico automatizado).

• Seguridad: Prevenir que sistemas autónomos causen daño (por ejemplo, en vehículos autónomos o drones).

Estos principios son claves en industrias como la salud (protección de pacientes), finanzas (préstamos justos) o seguridad (reconocimiento facial responsable).

Algoritmos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, clustering, redes neuronales)

Explicación para un niño de 5 años:

Hay varios tipos de juegos en los que aprende la computadora:

• Regresión: Es como adivinar un número. Por ejemplo, predecir cuántos juguetes caben en una caja. La computadora aprende con ejemplos y luego trata de adivinar el número correcto.

• Clasificación: Es como clasificar cosas en cajas. Por ejemplo, poner pelotas azules en un cubo y pelotas rojas en otro. La computadora aprende a reconocer las diferencias y decide en qué caja poner cada cosa.

• Clustering (agrupamiento): Imagina que tienes muchos juguetes de diferentes tipos y la computadora los agrupa según parezcan iguales, sin que nadie le diga cómo agruparlos. Es como ordenar tus juguetes por colores o tamaños sin instrucciones.

• Redes neuronales: Son juegos más avanzados, como un equipo de mini cerebros. Se usan cuando los problemas son muy difíciles y se necesita mucha práctica (por ejemplo, reconocer dibujos, voces o traducir idiomas).

Definición técnica con ejemplos:

Los algoritmos de aprendizaje automático son métodos matemáticos para aprender de los datos. Entre los más comunes están:

• Regresión: Predice valores continuos. Ejemplo: la regresión lineal para predecir el precio de una casa según sus metros cuadrados.

• Clasificación: Asigna categorías. Ejemplo: la regresión logística o un árbol de decisión para clasificar correos como "spam" o "no spam".

• Clustering: Agrupa datos similares sin etiquetas. Ejemplo: k-means para segmentar clientes en grupos basados en sus compras.

• Redes neuronales: Modelos complejos con capas de nodos (neuronas artificiales). Ejemplo: redes CNN para reconocer imágenes (identificar si una foto tiene un gato) o redes RNN/LSTM para procesar texto y voz.

Conjuntos de datos y preprocesamiento

Explicación para un niño de 5 años:

Los datos son como un montón de piezas de un rompecabezas: pueden ser fotos, números o palabras. Preprocesar significa limpiar y ordenar esas piezas antes de jugar. Es como cuando recoges tus juguetes: quitas la basura, pones cada cosa en su lugar y aseguras que todo esté limpio. Por ejemplo, si queremos enseñarle a la computadora con fotos de gatos, primero limpiamos las imágenes borrosas y las hacemos más claras. Así la computadora puede aprender mejor, como tú aprendes más rápido en un salón ordenado.

Definición técnica con ejemplos:

Un conjunto de datos es una colección de información cruda (imágenes, textos, números, etc.) que usaremos para entrenar un modelo de IA. El preprocesamiento consiste en limpiar y transformar esos datos antes del entrenamiento. Esto incluye:

• Limpieza: Eliminar datos duplicados o incompletos, rellenar o eliminar valores faltantes.

• Normalización/Escalado: Ajustar las escalas de las variables (por ejemplo, llevar todos los valores numéricos entre 0 y 1).

• Codificación: Convertir categorías o texto a formatos numéricos (por ejemplo, one-hot encoding o vectores de palabras).

• Redimensionamiento: En imágenes, ajustar todas al mismo tamaño o resolución.

• División de datos: Separar el conjunto en entrenamiento y prueba (o validación) para evaluar el modelo.

Por ejemplo, en visión por computadora se normalizan los píxeles de las imágenes; en NLP se tokenizan las frases y se eliminan palabras muy comunes (stopwords). Un buen preprocesamiento mejora la calidad del modelo y acelera el aprendizaje.

Entrenamiento de modelos

Explicación para un niño de 5 años:

Entrenar un modelo de IA es como practicar mucho para aprender algo nuevo. La computadora ve muchos ejemplos y trata de adivinar la respuesta. Por ejemplo, si queremos que reconozca perros, le mostramos miles de fotos de perros y le decimos “¡esto es un perro!” cada vez. Al principio se equivoca mucho, pero con la práctica y corrigiéndolo poco a poco, empieza a hacerlo bien. Es como cuando practicas andar en bicicleta: al comienzo caes, pero poco a poco aprendes hasta que ya sabes cómo montarla.

Definición técnica con ejemplos:

El entrenamiento de modelos es el proceso en el cual el modelo de IA ajusta sus parámetros internos para aprender de los datos. Durante el entrenamiento:

• Se elige una función de pérdida que mide el error del modelo (por ejemplo, MSE o cross-entropy).

• Se usa un optimizador (como gradiente descendente o Adam) para ajustar los pesos minimizando la pérdida.

• El modelo procesa el conjunto de entrenamiento en varias épocas, comparando sus predicciones con las etiquetas reales y ajustando sus parámetros iterativamente.

Por ejemplo, al entrenar una red neuronal para clasificación de imágenes, se muestran imágenes con sus etiquetas (gato, perro, etc.), se calcula el error y se actualizan los pesos. Con el tiempo el modelo mejora su precisión.

Optimización de modelos y evaluación

Explicación para un niño de 5 años:

Optimizar un modelo de IA es como mejorar en un juego: pruebas estrategias diferentes hasta obtener más puntaje. La computadora prueba cambios (como ajustar la velocidad de aprendizaje) y juega varias veces para ver qué funciona mejor. Evaluar el modelo es como tomar un examen con preguntas nuevas para ver si aprendió bien: le das datos que nunca vio para comprobar si sabe la respuesta. Si acierta muchas veces, está bien optimizado; si falla, hay que practicar más ajustando las cosas de nuevo.

Definición técnica con ejemplos:

La optimización de modelos consiste en ajustar los hiperparámetros (por ejemplo, tasa de aprendizaje, número de capas o complejidad del modelo) para mejorar el desempeño. Se utilizan técnicas como búsqueda en cuadrícula (grid search) o búsqueda aleatoria (random search). Para evaluar el modelo se divide en conjuntos de entrenamiento y prueba, y se utilizan métricas de rendimiento. Algunos puntos clave:

• Validación cruzada (cross-validation): Evaluar el modelo con particiones diferentes de los datos para obtener una medición más confiable.

• Métricas de evaluación: Dependen del problema: accuracy, precisión, recall, F1-score en clasificación; MSE o RMSE en regresión.

• Matriz de confusión: Herramienta visual para ver aciertos y errores por categoría en un modelo de clasificación.

• Regularización: Técnicas como L1, L2 o dropout para evitar sobreajuste (overfitting).

Por ejemplo, al entrenar un clasificador de dígitos, se puede usar validación cruzada y ajustar la tasa de aprendizaje con grid search, luego medir la precisión final con datos que el modelo nunca vio.

Implementación y despliegue de modelos

Explicación para un niño de 5 años:

Cuando terminamos de enseñar a la computadora algo, llega el momento de ponerlo a trabajar en el mundo real. Por ejemplo, si enseñamos a un robot a reconocer flores, al final lo encendemos y el robot puede ir al jardín y decirte los nombres de las flores que ve. Es como armar un juguete y verlo en acción. De esta forma, la IA deja de estar solo en la computadora y comienza a ayudar a las personas en su día a día (en tu celular, en la casa, en los autos, etc.).

Definición técnica con ejemplos:

La implementación (o despliegue) de modelos implica integrar el modelo de IA entrenado en un entorno de producción donde pueda servir predicciones a usuarios reales. Esto suele incluir:

• Contenedores y APIs: Convertir el modelo en un servicio (por ejemplo, usando Docker) y exponerlo mediante una API REST para que otros programas lo puedan usar.

• Nube vs. dispositivos: Desplegar en servicios en la nube (AWS, Azure) o directamente en dispositivos (smartphones, drones, IoT) según el caso.

• Monitoreo y MLOps: Vigilar el rendimiento del modelo en producción y actualizarlo con datos nuevos, parte de las prácticas de MLOps.

• Escalabilidad y seguridad: Asegurar que el modelo responda rápidamente a muchos usuarios a la vez y cumpla con estándares de seguridad.

Ejemplos reales: un modelo de visión por computadora desplegado en un coche autónomo, un chatbot integrado en un sitio web de atención al cliente, un sistema de recomendación de productos en una tienda en línea o un servicio en la nube que analiza exámenes médicos.

Proceso realizado

Extraer los subtítulos de YT (https://downsub.com)

Entrenar en dify ai un agente con los dos directos y pdf

Preguntar los conocimientos de las dos clases 

Poner a chatgpt a investigar de los conocimientos