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IA/resumen1.org

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+#+title: IA: Resumen Parcial 1
+#+author: Federico Polidoro
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+* Intro
+Las IA son sistemas informáticos que simulan procesos de la inteligencia humana (aprendizaje, razonamiento y autocorrección).
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+** Conceptos fundamentales:
+- Algoritmos y modelos
+- Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
+- Visión por computadora
+- Aprendizaje automático (Machine Learning)
+- Redes neuronales artificiales
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+** Manejo de datos:
+- Tipos de datos
+- Recolección
+- Limpieza y calidad
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+** Estructuras de datos:
+- Almacenamiento
+- Formatos
+- Preprocesamiento para IA (selección, transformación, división en entrenamiento, validación y prueba).
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+* IA Simbolica
+Se basa en el razonamiento logico, Utiliza simbolos para poder representar su realidad, utilizando representaciones abstractas.
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+Sus principales aplicaciones son:
+- Procesamiento de texto.
+- Reconocimiento de voz.
+- Juegos como ajedrez.
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+Una Ventaja que tiene es su baja necesidad de datos, ya que, puede utilizar informacion depurada por expertos. (Smart Data).
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+** Limites
+Tiene una poca habilidad para adaptarse y manejar incertidumbre. Lo que llevo al desarrollo de la IA a un estancamiento en los años 70s.
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+* Programacion Logica
+Es un paradigna que nace de la logica matematica. Describe el conocimeinto en base a predicados que presentan propiedades y relaciones entre si.
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+* Red Neuronal
+Originalmente inspiradas de la neuronas biologicas. Toma señales de entrada las procesa y las genera de salida.
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+Estructuralmente se pueden dividir en 4 partes.
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+- Entrada, \\
+  ~Son los datos que recibe~
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+- Pesos, \\
+  ~Es la importancia de cada entrada~
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+- Suma Ponderada, \\
+  $z = w_1 x_1 + w_2 x_2 + ... + w_n x_n + b$
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+  el 'b' siendo el sesgo.
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+- Funcion de activacion, \\
+  ~Transforma la suma en la salida final~
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+** Relacion con regresion lineal
+La funcion de activacion permite modelar problemas complejos y no lineales.
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+Una funcion de activacion consiste de una condicion encargada de definir si una neurona se activa o no.