Curso en Inteligencia Artificial en la industria conectada

Resumen

En la primera parte de esta clase se introducen los conceptos fundamentales de la IA y su evolución histórica. Se parte de una exploración de los tipos de sistemas de IA y sus principales áreas (visión artificial, robótica, procesamiento del lenguaje), para luego recorrer los hitos más significativos desde el Test de Turing hasta la actual revolución de la IA generativa. La clase examina además las tecnologías habilitadoras que han hecho posible el auge de la IA, incluyendo Big Data, Internet of Things (IoT), computación en la nube, Edge Computing y el papel crucial de las GPUs.

La segunda parte de la clase se centra en la aplicación práctica de la IA en entornos industriales, analizando tanto oportunidades como limitaciones. Se estudian casos de uso específicos en la Industria 4.0, con especial atención al mantenimiento predictivo, la optimización de cadenas de suministro, el control de calidad automatizado y el desarrollo de copilotos industriales. Para cada caso, se examinan las necesidades técnicas, limitaciones, recursos necesarios y su impacto potencial en los procesos industriales existentes, proporcionando una visión práctica y realista de la implementación de IA en entornos industriales.

Resumen

Esta clase explora los fundamentos y tecnologías clave que constituyen la base de la inteligencia artificial moderna, con un enfoque específico en su aplicación en entornos industriales. Comenzando con los sistemas basados en conocimiento y la importancia de los datos, la clase progresa hacia los conceptos fundamentales del Machine Learning, incluyendo los diferentes tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo), y profundiza en las redes neuronales y el Deep Learning, examinando su estructura y aplicaciones prácticas.

La segunda parte de la clase se centra en tecnologías más avanzadas como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y la IA Generativa, con especial atención a los Grandes Modelos del Lenguaje (LLMs) y sus aplicaciones como copilotos industriales. La clase concluye abordando aspectos éticos cruciales en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA, incluyendo sesgos, el concepto de "human in the loop" y la importancia de una IA responsable y sostenible. Este conocimiento es fundamental para el desarrollo del proyecto práctico del copiloto industrial que los estudiantes realizarán posteriormente.

Resumen

Esta clase explora la evolución y aplicación de la IA Conversacional, desde los enfoques tradicionales hasta las soluciones modernas basadas en LLMs (Large Language Models). Comenzamos examinando los fundamentos de la IA Conversacional y sus aplicaciones principales, para luego profundizar en las tecnologías de interacción humano-máquina (HCI), incluyendo el reconocimiento (ASR) y síntesis de voz (TTS), así como los diferentes enfoques para el procesamiento del lenguaje natural.
La segunda parte de la clase se centra en las aplicaciones prácticas, analizando el diseño e implementación de chatbots y asistentes virtuales, con especial atención a los casos de uso industriales. Se exploran las consideraciones de diseño para diferentes modos de interacción (texto vs. voz) y se examinan tecnologías emergentes como la robótica, los RPAs y la realidad virtual/aumentada. La clase concluye con una revisión de otras aplicaciones industriales de las tecnologías del habla, incluyendo transcripción automática, traducción simultánea y soluciones de accesibilidad.