Academic literature on the topic 'Inteligența artificială generală'
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Journal articles on the topic "Inteligența artificială generală"
Lara Andino, Aquilino Ramiro, José Ignacio Sacatoro Toaquiza, Ana Gabriela León Vinueza, Gisele Melissa Jarrín Trujillo, and Flor María Simancas Malla. "La evaluación, la inteligencia artificial y otras tecnologías de vanguardia en Educación General Básica Superior." Prometeo Conocimiento Científico 4, no. 1 (January 2, 2024): e85. http://dx.doi.org/10.55204/pcc.v4i1.e85.
Full textDe Lara-Garcia, Jenniffer. "Inteligencia Artificial y Justicia." DIVULGARE Boletín Científico de la Escuela Superior de Actopan 9, no. 17 (January 5, 2022): 41–46. http://dx.doi.org/10.29057/esa.v9i17.8093.
Full textÁvila Vallecillo, José Alexander. "Inteligencia artificial: Discusiones e implicaciones actuales en materia de Derechos de Autor." Revista de la Facultad de Derecho de México 71, no. 281-1 (October 29, 2021): 55. http://dx.doi.org/10.22201/fder.24488933e.2021.281-1.80288.
Full textBODEA HAȚEGAN, Carolina, Dorina Anca TALAȘ, and Raluca Nicoleta Trifu. "Artificial intelligence in speech and language therapy. Preliminary approach." Revista Română de Terapia Tulburărilor de Limbaj şi Comunicare IX, no. 2 (October 30, 2023): 84–96. http://dx.doi.org/10.26744/rrttlc.2023.9.2.11.
Full textSilva Hernández, Francisca, and Germán Martínez Prats. "Aportes de ingeniería en inteligencia artificial aplicada en la educación." 3C TIC: Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC 11, no. 1 (June 29, 2022): 133–43. http://dx.doi.org/10.17993/3ctic.2022.111.133-143.
Full textÁlvarez González, Susana. "LA NECESARIA PROTECCIÓN DE LOS DERECHOS FUNDAMENTALES COMO PUNTO DE PARTIDA EN LAS PROPUESTAS DE REGULACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Revista Direitos Culturais 18, no. 44 (May 30, 2023): 5–18. http://dx.doi.org/10.31512/rdc.v18i44.1357.
Full textBarona Vilar, Silvia. "Cuarta revolución industrial (4.0.) o ciberindustria en el proceso penal: revolución digital, inteligencia artificial y el camino hacia la robotización de la justicia." Revista Jurídica Digital UANDES 3, no. 1 (July 16, 2019): 1. http://dx.doi.org/10.24822/rjduandes.0301.1.
Full textRios-Garcia, Wagner, Mayli M. Condori-Orosco, and Cyntia J. Huasasquiche. "El camino a futuro de la pediatría: Nuevas oportunidades con la inteligencia artificial en la atención infantil." Investigación e Innovación Clínica y Quirúrgica Pediátrica 1, no. 2 (December 27, 2023): 71–73. http://dx.doi.org/10.59594/iicqp.2023.v1n2.69.
Full textZerón, Agustín. "Inteligencia artificial, inteligencia emocional e inteligencia intestinal." RRevista de la Asociación Dental Mexicana 80, no. 3 (2023): 126–28. http://dx.doi.org/10.35366/111428.
Full textMira, J. "Inteligencia artificial, emoción y neurociencia." Arbor 162, no. 640 (April 30, 1999): 473–506. http://dx.doi.org/10.3989/arbor.1999.i640.1656.
Full textDissertations / Theses on the topic "Inteligența artificială generală"
Jimeno, Yepes Antonio José. "Ontology refinement for improved information retrieval in the biomedical domain." Doctoral thesis, Universitat Jaume I, 2009. http://hdl.handle.net/10803/384552.
Full textContreras, Ochando Lidia. "Towards Data Wrangling Automation through Dynamically-Selected Background Knowledge." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2021. http://hdl.handle.net/10251/160724.
Full text[CA] El procés de ciència de dades és essencial per extraure valor de les dades. No obstant això, la part més tediosa del procés, la preparació de les dades, implica una sèrie de transformacions, neteja i identificació de problemes que principalment són tasques manuals. La preparació de dades encara es resisteix a l'automatització en part perquè el problema depén en gran manera de la informació del domini, que es converteix en un coll de botella per als sistemes d'última generació a mesura que augmenta la diversitat de dominis, formats i estructures de les dades. En aquesta tesi ens enfoquem a generar algorismes que aprofiten el coneixement del domini per a l'automatització de parts del procés de preparació de dades. Mostrem la forma en què les tècniques generals d'inducció de programes, en lloc dels llenguatges específics del domini, es poden aplicar de manera flexible a problemes on el coneixement és important, mitjançant l'ús dinàmic de coneixement específic del domini. De manera més general, sostenim que una combinació d'enfocaments d'aprenentatge dinàmics i basats en coneixement pot conduir a les bones solucions. Proposem diverses estratègies per seleccionar o construir automàticament el coneixement previ apropiat en diversos escenaris de preparació de dades. La idea principal es basa a triar les millors primitives especialitzades d'acord amb el context del problema particular a resoldre. Abordem dos escenaris. En el primer, manegem dades personals (noms, dates, telèfons, etc.) que es presenten en formats de cadena de text molt diferents i han de ser transformats a un format unificat. El problema és com construir una transformació compositiva a partir d'un gran conjunt de primitives en el domini (per exemple, manejar mesos, anys, dies de la setmana, etc.). Desenvolupem un sistema (BK-ADAPT) que guia la cerca a través del coneixement previ extraient diverses meta-característiques dels exemples que caracteritzen el domini de la columna. En el segon escenari, ens enfrontem a la transformació de matrius de dades en llenguatges de programació genèrics com a R, utilitzant com a exemples una matriu d'entrada i algunes dades de la matriu d'eixida. També desenvolupem un sistema guiat per una cerca basada en arbres (AUTOMAT[R]IX) que usa diverses restriccions, probabilitats prèvies per a les primitives i suggeriments textuals, per aprendre eficientment les transformacions. Amb aquests sistemes, mostrem que la combinació de programació inductiva amb la selecció dinàmica de les primitives apropiades a partir del coneixement previ, és capaç de millorar els resultats d'altres enfocaments de preparació de dades d'última generació i més específics.
[EN] Data science is essential for the extraction of value from data. However, the most tedious part of the process, data wrangling, implies a range of mostly manual formatting, identification and cleansing manipulations. Data wrangling still resists automation partly because the problem strongly depends on domain information, which becomes a bottleneck for state-of-the-art systems as the diversity of domains, formats and structures of the data increases. In this thesis we focus on generating algorithms that take advantage of the domain knowledge for the automation of parts of the data wrangling process. We illustrate the way in which general program induction techniques, instead of domain-specific languages, can be applied flexibly to problems where knowledge is important, through the dynamic use of domain-specific knowledge. More generally, we argue that a combination of knowledge-based and dynamic learning approaches leads to successful solutions. We propose several strategies to automatically select or construct the appropriate background knowledge for several data wrangling scenarios. The key idea is based on choosing the best specialised background primitives according to the context of the particular problem to solve. We address two scenarios. In the first one, we handle personal data (names, dates, telephone numbers, etc.) that are presented in very different string formats and have to be transformed into a unified format. The problem is how to build a compositional transformation from a large set of primitives in the domain (e.g., handling months, years, days of the week, etc.). We develop a system (BK-ADAPT) that guides the search through the background knowledge by extracting several meta-features from the examples characterising the column domain. In the second scenario, we face the transformation of data matrices in generic programming languages such as R, using an input matrix and some cells of the output matrix as examples. We also develop a system guided by a tree-based search (AUTOMAT[R]IX) that uses several constraints, prior primitive probabilities and textual hints to efficiently learn the transformations. With these systems, we show that the combination of inductive programming with the dynamic selection of the appropriate primitives from the background knowledge is able to improve the results of other state-of-the-art and more specific data wrangling approaches.
This research was supported by the Spanish MECD Grant FPU15/03219;and partially by the Spanish MINECO TIN2015-69175-C4-1-R (Lobass) and RTI2018-094403-B-C32-AR (FreeTech) in Spain; and by the ERC Advanced Grant Synthesising Inductive Data Models (Synth) in Belgium.
Contreras Ochando, L. (2020). Towards Data Wrangling Automation through Dynamically-Selected Background Knowledge [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160724
TESIS
Moresi, Marco. "Modelado automático de trayectorias de aprendizaje : ¿Cuándo generar ayuda personalizada para principiantes en programación?" Bachelor's thesis, 2018. http://hdl.handle.net/11086/11704.
Full textEl modelado automático de datos educativos con técnicas de aprendizaje automático prometen un mejor entendimiento del comportamiento y el aprendizaje por parte del estudiante.Para este trabajo se cuenta con un conjunto de datos provisto por Mumuki, un sistema de enseñanza online. Esta tesis propone una forma de modelar automáticamente cuándo un estudiante está en riesgo de abandonar un ejercicio y necesita ayuda personalizada. Para esto se realizó un análisis de cuáles son las características más significativas para modelar la trayectoria de los estudiantes comparando entornos de educación formal e informal. Se entrenaron diversos modelos de aprendizaje automático midiendo el desempeño en la tarea propuesta. Por último, con el objetivo de imitar la secuencialidad de la tarea de resolver un ejercicio de programación se entrenó una red neuronal recurrente en esta misma tarea. Luego de esto se realizó una comparación entre modelos para intentar determinar cuál es la mejor opción en esta tarea. El resultado de esta tesis es la comparación de un modelo neuronal sencillo con una propuesta concreta de ingeniería de características basada en teorías pedagógicas, para modelar automáticamente la trayectoria de estudiantes. Estos modelos fueron construidos en base a los datos generados en el sistema Mumuki.
Understanding which is the path that a student takes when using a web-based coding tool would allow a teacher to make decisions based on evidence. However, analyzing such data by hand would be prohibitively expensive, and the teacher feedback would probably arrive too late. The automatic modeling of educative data with machine learning techniques promises a better understanding of the behaviour and knowledge about student. For this work we have a dataset provided by Mumuki, an online teaching system. This thesis proposes a way to automatically model when a student is at risk of leaving an exercise and needs personalized help. Based on a pedagogical theoretical framework we automatically design and extract from the dataset representative features to model the path of students comparing formal and informal education environments. We trained several machine learning models comparing their performance in this task. Finally, with the aim of imitating the sequentiality of solving a programming exercise task, a recurrent neural network was trained in this same task. After this, a comparison between models was made to try to determine which is the best option for this task. The result of this thesis is a comparison between a simple sequential neural model and a concrete proposal of feature engineering for the task, in order to model automatically the path of the students. The models were built based on the data generated in the Mumuki system.
Fil: Moresi, Marco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Books on the topic "Inteligența artificială generală"
G, Langton Christopher, ed. Artificial life: An overview. Cambridge, Mass: MIT Press, 1995.
Find full textIgnacio, López-Calvo, ed. Robopocalipsis. Nueva York: Vintage español, 2012.
Find full textEverett, H. R. Sensors for mobile robots: Theory and application. Wellesley, Mass: A.K. Peters, 1995.
Find full textL, Aarts E. H., and Lenstra J. K, eds. Local search in combinatorial optimization. Chichester [England]: Wiley, 1997.
Find full textPenrose, Roger. The emperor's new mind: Concerning computers, minds, and the laws of physics. London, Eng: Vintage, 1990.
Find full textPenrose, Roger. La nueva mente del emperador. Madrid: Debolsillo, 2009.
Find full textPenrose, Roger. La nueva mente del emperador. 2nd ed. Madrid: Mondadori, 1991.
Find full textPenrose, Roger. The emperor's new mind: Concerning computers, minds, and the laws of physics. New York, N.Y., U.S.A: Penguin Books, 1991.
Find full textPenrose, Roger. The emperor's new mind: Concerning computers, minds and the laws of physics. London: Vintage, 1990.
Find full textMars, P. Learning algorithms: Theory and applications in signal processing, control, and communications. Boca Raton: CRC Press, 1996.
Find full textBook chapters on the topic "Inteligența artificială generală"
"TEORÍA GENERAL DE LOS DERECHOS FUNDAMENTALES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." In Derechos fundamentales e inteligencia artificial, 83–134. Marcial Pons, ediciones jurídicas y sociales, 2023. http://dx.doi.org/10.2307/jj.4908196.6.
Full textCastañeda-Marroquín, Carlos A., and Chris Blask. "La inteligencia artificial en la transformación de la Armada de la República de Colombia para el Plan Estratégico 2030." In Tecnologías de la cuarta revolución industrial y su aplicación en la Armada Nacional de Colombia, 51–64. Universidad del Rosario, 2022. http://dx.doi.org/10.12804/urosario9789587848786.04.
Full textHuerta Presa, Sandra, and José Ramón Zavala Ramírez. "Tecnologías de información y comunicación, y la ética en su inclusión desde el contexto de las recomendaciones por la UNESCO." In Tendencias en la investigación universitaria. Una visión desde Latinoamérica. Volumen XIX, 220–32. Fondo Editorial Universitario Servando Garcés de la Universidad Politécnica Territorial de Falcón Alonso Gamero / Alianza de Investigadores Internacionales S.A.S., 2022. http://dx.doi.org/10.47212/tendencias2022vol.xix.18.
Full textRodríguez-Reséndiz, Hugo, and Hilda Romero-Zepeda. "Perspectiva de la ética en la inteligencia artificial." In Bioética y diálogo de saberes : búsqueda de alternativas para los nuevos desafíos de la humanidad, 289–304. Globethics Publications, 2024. http://dx.doi.org/10.58863/20.500.12424/4284667.
Full textKastelik-Smaza, Agnieszka. "Sztuczna inteligencja w edukacji – szanse, zagrożenia, ramy prawne." In E-administracja: Wyzwania dla cyfrowych usług publicznych w Unii Europejskiej, 189–214. Ksiegarnia Akademicka Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.12797/9788383680255.10.
Full textBedoya Chanove, Juana D. C., Norma C. Velásquez Rodríguez, Giovanna Cuneo Álvarez, and Katya Viacava Parodi. "Capítulo 6: El impacto de la inteligencia artificial y el Chatgpt en el sector educativo: una revisión bibliométrica." In Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria (libro 60), 113–46. Fondo Editorial de la Universidad Nacional Experimental Sur del Lago, Jesús María Semprum (UNESUR), 2023. http://dx.doi.org/10.59899/ges-cono-60-c6.
Full textSoler, Francisco José, Adrián Peidró Vidal, Marc Fabregat Jaen, Luis Payá, and Óscar Reinoso. "Análisis comparativo de técnicas de segmentación de estructuras reticulares." In XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza, 750–55. 2023rd ed. Servizo de Publicacións. Universidade da Coruña, 2023. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.750.
Full textJiménez Sánchez, Francisco Javier. "La Inteligencia Artificial Tex-to-Image en el Aula. Mayéutica 2.0." In Teaching and learning projects in Arts and Humanities, 158–67. Adaya Press, 2023. http://dx.doi.org/10.58909/ad23869102.
Full textEsteves, Ambrocio. "Aplicación de inteligencia artificial para el desarrollo de trabajos académicos en universidades del Perú: un problema actual." In Actas del II Congreso Internacional de Innovación, Ciencia y Tecnología INUDI – UH, 2024, 57–73. Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología Inudi Perú, 2024. http://dx.doi.org/10.35622/inudi.c.02.03.
Full textTorres Cruz, Edward, Arturo Zaira Churata, Ruben Flores Ccosi, Veronica Llanos Condori, and Jose Luis Carcausto Carpio. "USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA FORMULACIÓN DE PREPARACIONES CULINARIAS EN LA ALIMENTACIÓN COMPLEMENTARIA." In Nutrição no Século XXI, 148–64. Editora Científica Digital, 2023. http://dx.doi.org/10.37885/230713882.
Full textConference papers on the topic "Inteligența artificială generală"
Sendrea, Mariana. "Artificial intelligence from an ethical perspective." In The 8th International Conference "Management Strategies and Policies in the Contemporary Economy". Academy of Economic Studies of Moldova, 2023. http://dx.doi.org/10.53486/icspm2023.34.
Full textAndaní, Ángela Bonet. "Nuevos horizontes especulativos." In V Congreso Internacional de Investigacion en Artes Visuales ANIAV 2022. RE/DES Conectar. València: Editorial Universitat Politècnica de València, 2022. http://dx.doi.org/10.4995/aniav2022.2022.15515.
Full textDíaz Sánchez, Javier. "LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU CODIFICACIÓN EN MÓVILES COMO PROYECTO ESCOLAR." In VII CONGRESO INVESTIGACIÓN, DESARROLLO E INNOVACIÓN DE LA UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA. Universidad Internacional de Ciencia y Tecnología, 2022. http://dx.doi.org/10.47300/actasidi-unicyt-2022-21.
Full textMetleaeva, Miroslava. "Traducerea între transferul complexității și practicile inteligenței artificiale." In Filologia modernă: realizări şi perspective în context european. “Bogdan Petriceicu-Hasdeu” Institute of Romanian Philology, Republic of Moldova, 2021. http://dx.doi.org/10.52505/filomod.2021.15.27.
Full textNavarro Forero, Camilo Andrés. "La ética en la ingeniería en la época de la inteligencia artificial y el Chat GPT." In Ingeniería para transformar territorios. Asociacion Colombiana de Facultades de Ingeniería - ACOFI, 2023. http://dx.doi.org/10.26507/paper.2988.
Full textGonzalez Garza, Diana María. "Modelos de gestión de museos con Inteligencia Artificial." In Congreso CIMED - I Congreso Internacional de Museos y Estrategias Digitales. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2021. http://dx.doi.org/10.4995/cimed21.2021.12401.
Full textVelojić, Miljana, Petar Atlagić, and Mladen Đurić. "Relations between Artificial Inteligence and Quality Management and Standardization." In 34th International Congress on Process Industry. SMEITS, 2021. http://dx.doi.org/10.24094/ptk.021.34.1.183.
Full textCondori-Fernández, Nelly. "Sostenibilidad y sistemas basados en inteligencia artificial." In Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas. Universidad de Lima, 2024. http://dx.doi.org/10.26439/ciis2023.7077.
Full textMenéndez Samudio, Johans Jair, Mayerlin Magalys Maldonado Hernández, and Erick Ramos Sánchez. "SISTEMA DE GESTIÓN DE LABORATORIOS DE FÍSICA BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL." In II Congreso de Creatividad e Innovación en Educación. Universidad Internacional de Ciencia y Tecnología, 2023. http://dx.doi.org/10.47300/978-9962-738-17-6-30.
Full textMas, Fátima, Javier Urios, Elena Pascual, Daniel Suárez, Ramón Munera, and Carlos Diego. "Inteligencia Artificial para la detección precoz de retinopatía diabética mediante retinografía no midriática." In 30 Congreso Nacional de Medicina General y de Familia. Grupo Pacífico, 2024. http://dx.doi.org/10.48158/semg24-788.
Full textReports on the topic "Inteligența artificială generală"
Trujillo Gonzalez, Natalia. Técnicas modernas de control fiscal internacional, con el uso de la inteligencia artificial (IA). Contraloría General de Antioquia, September 2023. http://dx.doi.org/10.58373/obscga.013.
Full textPreciozzi, Javier. Abierta configuration options El uso de la biometría en la prestación de servicios sociales: buenas prácticas. Inter-American Development Bank, May 2022. http://dx.doi.org/10.18235/0004245.
Full textForero Fuarez, Luis Carlos. Procesamiento de imágenes. Escuela Tecnológica Instituto Técnico Central - ETITC, 2023. http://dx.doi.org/10.55411/2023.4.
Full textAroca Moya, Belén. Conceptos, fundamentos y herramientas de neurociencia y su aplicación al billete. Madrid: Banco de España, February 2023. http://dx.doi.org/10.53479/29749.
Full textBert, Federico E., Jeremías Lachman, and Juan Andrés Del Río. Desarrollo Agtech en la Región Andina: casos de éxito y lecciones para el futuro. Edited by Laura Giles Álvarez. Banco Interamericano de Desarrollo, July 2023. http://dx.doi.org/10.18235/0005037.
Full textRojas Guillén, Lilliana, Stefany Varela Vásquez, and Melanie Sánchez Argüello. Focos de Innovación 2024-2025. Universidad de Costa Rica, February 2024. http://dx.doi.org/10.15517/kerwa.90964.
Full textPáez Páez, Jaime, William Eduardo Mosquera Laverde, and Luis Eduardo Hernández. Diseño de modelo informático tipo blockchain para mejorar la gestión de la información en los hoteles de la zona histórica de Bogotá. Escuela Tecnológica Instituto Técnico Central, 2019. http://dx.doi.org/10.55411/2023.26.
Full textPáez Páez, Jaime, William Eduardo Mosquera Laverde, and Andrea García Rivas. Prototipo de guianza en realidad aumentada para turismo cultural y ecoturístico en la región cundiboyacense- Colombia. Escuela Tecnológica Instituto Técnico Central, 2022. http://dx.doi.org/10.55411/2023.24.
Full textPaez, Jaime Alberto, and Andrea García Rivas. Prototipo de guianza en realidad aumentada para turismo cultural y ecoturístico en la región cundiboyacense- Colombia. Escuela Tecnológica Instituto Técnico Central, 2022. http://dx.doi.org/10.55411/2023.36.
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