Publication: Tendencias y desafíos en inteligencia artificial y machine learning : un análisis profundo desde un enfoque de seminario de grado
| dc.contributor.advisor | Vélez Uribe, Juan Pablo | |
| dc.contributor.author | Puerto Moreno, Yesid Oswaldo | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-23T13:14:21Z | |
| dc.date.available | 2024-01-23T13:14:21Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Este informe se sumerge en el fascinante mundo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning), explorando sus fundamentos teóricos y conceptuales. Desde la comprensión de la IA como la capacidad de las máquinas para imitar la inteligencia humana hasta el estudio del aprendizaje automático que permite a las máquinas mejorar su rendimiento a través de datos, el informe abarca diversas áreas como las redes neuronales artificiales y las consideraciones éticas en la IA. Además, se contextualiza la aplicación de estas tecnologías en la medicina, la industria, la educación y la investigación, destacando su relevancia en la Universidad UNIREMINGTON. La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) son tecnologías que tienen el potencial de transformar la forma en que vivimos y trabajamos. En el contexto colombiano, la IA y el ML tienen el potencial de contribuir al desarrollo sostenible de manera significativa. Algunos de los beneficios potenciales de la IA y el ML para el desarrollo sostenible en Colombia incluyen: Mejora de la eficiencia y la productividad en los sectores productivos. Reducción del impacto ambiental de las actividades económicas. Mejora de la calidad de vida de las personas. Sin embargo, también existen desafíos que deben abordarse para que la IA y el ML contribuyan al desarrollo sostenible en Colombia. Estos desafíos incluyen: La necesidad de desarrollar talento especializado en IA y ML. La necesidad de desarrollar políticas públicas que promuevan el desarrollo de la IA de manera responsable. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.degreename | Ingeniero(a) de Sistemas | spa |
| dc.format.extent | 40 p. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2059 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Corporación Universitaria Remington | spa |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías | spa |
| dc.publisher.place | Medellín (Antioquia, Colombia) | spa |
| dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas | spa |
| dc.rights | Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024 | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
| dc.rights.license | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | spa |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | spa |
| dc.subject | Inteligencia artificial | spa |
| dc.subject | Machine learning | spa |
| dc.subject | Oportunidades | spa |
| dc.subject | Desafíos | spa |
| dc.subject | Tecnologías emergentes | spa |
| dc.subject.lemb | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | |
| dc.subject.lemb | Inteligencia artificial | |
| dc.subject.lemb | Ingeniería de sistemas | |
| dc.title | Tendencias y desafíos en inteligencia artificial y machine learning : un análisis profundo desde un enfoque de seminario de grado | spa |
| dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
| dc.type.content | Text | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TP | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
| dspace.entity.type | Publication | spa |