Literatura académica sobre el tema "Inteligența artificială generală"
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Artículos de revistas sobre el tema "Inteligența artificială generală"
Lara Andino, Aquilino Ramiro, José Ignacio Sacatoro Toaquiza, Ana Gabriela León Vinueza, Gisele Melissa Jarrín Trujillo y Flor María Simancas Malla. "La evaluación, la inteligencia artificial y otras tecnologías de vanguardia en Educación General Básica Superior". Prometeo Conocimiento Científico 4, n.º 1 (2 de enero de 2024): e85. http://dx.doi.org/10.55204/pcc.v4i1.e85.
Texto completoDe Lara-Garcia, Jenniffer. "Inteligencia Artificial y Justicia". DIVULGARE Boletín Científico de la Escuela Superior de Actopan 9, n.º 17 (5 de enero de 2022): 41–46. http://dx.doi.org/10.29057/esa.v9i17.8093.
Texto completoÁvila Vallecillo, José Alexander. "Inteligencia artificial: Discusiones e implicaciones actuales en materia de Derechos de Autor". Revista de la Facultad de Derecho de México 71, n.º 281-1 (29 de octubre de 2021): 55. http://dx.doi.org/10.22201/fder.24488933e.2021.281-1.80288.
Texto completoBODEA HAȚEGAN, Carolina, Dorina Anca TALAȘ y Raluca Nicoleta Trifu. "Artificial intelligence in speech and language therapy. Preliminary approach". Revista Română de Terapia Tulburărilor de Limbaj şi Comunicare IX, n.º 2 (30 de octubre de 2023): 84–96. http://dx.doi.org/10.26744/rrttlc.2023.9.2.11.
Texto completoSilva Hernández, Francisca y Germán Martínez Prats. "Aportes de ingeniería en inteligencia artificial aplicada en la educación". 3C TIC: Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC 11, n.º 1 (29 de junio de 2022): 133–43. http://dx.doi.org/10.17993/3ctic.2022.111.133-143.
Texto completoÁlvarez 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, n.º 44 (30 de mayo de 2023): 5–18. http://dx.doi.org/10.31512/rdc.v18i44.1357.
Texto completoBarona 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, n.º 1 (16 de julio de 2019): 1. http://dx.doi.org/10.24822/rjduandes.0301.1.
Texto completoRios-Garcia, Wagner, Mayli M. Condori-Orosco y 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, n.º 2 (27 de diciembre de 2023): 71–73. http://dx.doi.org/10.59594/iicqp.2023.v1n2.69.
Texto completoZerón, Agustín. "Inteligencia artificial, inteligencia emocional e inteligencia intestinal." RRevista de la Asociación Dental Mexicana 80, n.º 3 (2023): 126–28. http://dx.doi.org/10.35366/111428.
Texto completoMira, J. "Inteligencia artificial, emoción y neurociencia". Arbor 162, n.º 640 (30 de abril de 1999): 473–506. http://dx.doi.org/10.3989/arbor.1999.i640.1656.
Texto completoTesis sobre el tema "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.
Texto completoContreras, Ochando Lidia. "Towards Data Wrangling Automation through Dynamically-Selected Background Knowledge". Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2021. http://hdl.handle.net/10251/160724.
Texto completo[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.
Texto completoEl 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.
Libros sobre el tema "Inteligența artificială generală"
G, Langton Christopher, ed. Artificial life: An overview. Cambridge, Mass: MIT Press, 1995.
Buscar texto completoIgnacio, López-Calvo, ed. Robopocalipsis. Nueva York: Vintage español, 2012.
Buscar texto completoEverett, H. R. Sensors for mobile robots: Theory and application. Wellesley, Mass: A.K. Peters, 1995.
Buscar texto completoL, Aarts E. H. y Lenstra J. K, eds. Local search in combinatorial optimization. Chichester [England]: Wiley, 1997.
Buscar texto completoPenrose, Roger. The emperor's new mind: Concerning computers, minds, and the laws of physics. London, Eng: Vintage, 1990.
Buscar texto completoPenrose, Roger. La nueva mente del emperador. Madrid: Debolsillo, 2009.
Buscar texto completoPenrose, Roger. La nueva mente del emperador. 2a ed. Madrid: Mondadori, 1991.
Buscar texto completoPenrose, Roger. The emperor's new mind: Concerning computers, minds, and the laws of physics. New York, N.Y., U.S.A: Penguin Books, 1991.
Buscar texto completoPenrose, Roger. The emperor's new mind: Concerning computers, minds and the laws of physics. London: Vintage, 1990.
Buscar texto completoMars, P. Learning algorithms: Theory and applications in signal processing, control, and communications. Boca Raton: CRC Press, 1996.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Inteligența artificială generală"
"TEORÍA GENERAL DE LOS DERECHOS FUNDAMENTALES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL". En Derechos fundamentales e inteligencia artificial, 83–134. Marcial Pons, ediciones jurídicas y sociales, 2023. http://dx.doi.org/10.2307/jj.4908196.6.
Texto completoCastañeda-Marroquín, Carlos A. y Chris Blask. "La inteligencia artificial en la transformación de la Armada de la República de Colombia para el Plan Estratégico 2030". En 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.
Texto completoHuerta Presa, Sandra y José Ramón Zavala Ramírez. "Tecnologías de información y comunicación, y la ética en su inclusión desde el contexto de las recomendaciones por la UNESCO". En 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.
Texto completoRodríguez-Reséndiz, Hugo y Hilda Romero-Zepeda. "Perspectiva de la ética en la inteligencia artificial". En 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.
Texto completoKastelik-Smaza, Agnieszka. "Sztuczna inteligencja w edukacji – szanse, zagrożenia, ramy prawne". En E-administracja: Wyzwania dla cyfrowych usług publicznych w Unii Europejskiej, 189–214. Ksiegarnia Akademicka Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.12797/9788383680255.10.
Texto completoBedoya Chanove, Juana D. C., Norma C. Velásquez Rodríguez, Giovanna Cuneo Álvarez y Katya Viacava Parodi. "Capítulo 6: El impacto de la inteligencia artificial y el Chatgpt en el sector educativo: una revisión bibliométrica". En 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.
Texto completoSoler, Francisco José, Adrián Peidró Vidal, Marc Fabregat Jaen, Luis Payá y Óscar Reinoso. "Análisis comparativo de técnicas de segmentación de estructuras reticulares". En 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. 2023a ed. Servizo de Publicacións. Universidade da Coruña, 2023. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.750.
Texto completoJiménez Sánchez, Francisco Javier. "La Inteligencia Artificial Tex-to-Image en el Aula. Mayéutica 2.0". En Teaching and learning projects in Arts and Humanities, 158–67. Adaya Press, 2023. http://dx.doi.org/10.58909/ad23869102.
Texto completoEsteves, Ambrocio. "Aplicación de inteligencia artificial para el desarrollo de trabajos académicos en universidades del Perú: un problema actual". En 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.
Texto completoTorres Cruz, Edward, Arturo Zaira Churata, Ruben Flores Ccosi, Veronica Llanos Condori y Jose Luis Carcausto Carpio. "USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA FORMULACIÓN DE PREPARACIONES CULINARIAS EN LA ALIMENTACIÓN COMPLEMENTARIA". En Nutrição no Século XXI, 148–64. Editora Científica Digital, 2023. http://dx.doi.org/10.37885/230713882.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Inteligența artificială generală"
Sendrea, Mariana. "Artificial intelligence from an ethical perspective". En 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.
Texto completoAndaní, Ángela Bonet. "Nuevos horizontes especulativos". En 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.
Texto completoDíaz Sánchez, Javier. "LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU CODIFICACIÓN EN MÓVILES COMO PROYECTO ESCOLAR". En 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.
Texto completoMetleaeva, Miroslava. "Traducerea între transferul complexității și practicile inteligenței artificiale". En 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.
Texto completoNavarro Forero, Camilo Andrés. "La ética en la ingeniería en la época de la inteligencia artificial y el Chat GPT". En Ingeniería para transformar territorios. Asociacion Colombiana de Facultades de Ingeniería - ACOFI, 2023. http://dx.doi.org/10.26507/paper.2988.
Texto completoGonzalez Garza, Diana María. "Modelos de gestión de museos con Inteligencia Artificial." En 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.
Texto completoVelojić, Miljana, Petar Atlagić y Mladen Đurić. "Relations between Artificial Inteligence and Quality Management and Standardization". En 34th International Congress on Process Industry. SMEITS, 2021. http://dx.doi.org/10.24094/ptk.021.34.1.183.
Texto completoCondori-Fernández, Nelly. "Sostenibilidad y sistemas basados en inteligencia artificial". En Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas. Universidad de Lima, 2024. http://dx.doi.org/10.26439/ciis2023.7077.
Texto completoMenéndez Samudio, Johans Jair, Mayerlin Magalys Maldonado Hernández y Erick Ramos Sánchez. "SISTEMA DE GESTIÓN DE LABORATORIOS DE FÍSICA BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL". En 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.
Texto completoMas, Fátima, Javier Urios, Elena Pascual, Daniel Suárez, Ramón Munera y Carlos Diego. "Inteligencia Artificial para la detección precoz de retinopatía diabética mediante retinografía no midriática." En 30 Congreso Nacional de Medicina General y de Familia. Grupo Pacífico, 2024. http://dx.doi.org/10.48158/semg24-788.
Texto completoInformes sobre el tema "Inteligența artificială generală"
Trujillo Gonzalez, Natalia. Técnicas modernas de control fiscal internacional, con el uso de la inteligencia artificial (IA). Contraloría General de Antioquia, septiembre de 2023. http://dx.doi.org/10.58373/obscga.013.
Texto completoPreciozzi, Javier. Abierta configuration options El uso de la biometría en la prestación de servicios sociales: buenas prácticas. Inter-American Development Bank, mayo de 2022. http://dx.doi.org/10.18235/0004245.
Texto completoForero Fuarez, Luis Carlos. Procesamiento de imágenes. Escuela Tecnológica Instituto Técnico Central - ETITC, 2023. http://dx.doi.org/10.55411/2023.4.
Texto completoAroca Moya, Belén. Conceptos, fundamentos y herramientas de neurociencia y su aplicación al billete. Madrid: Banco de España, febrero de 2023. http://dx.doi.org/10.53479/29749.
Texto completoBert, Federico E., Jeremías Lachman y Juan Andrés Del Río. Desarrollo Agtech en la Región Andina: casos de éxito y lecciones para el futuro. Editado por Laura Giles Álvarez. Banco Interamericano de Desarrollo, julio de 2023. http://dx.doi.org/10.18235/0005037.
Texto completoRojas Guillén, Lilliana, Stefany Varela Vásquez y Melanie Sánchez Argüello. Focos de Innovación 2024-2025. Universidad de Costa Rica, febrero de 2024. http://dx.doi.org/10.15517/kerwa.90964.
Texto completoPáez Páez, Jaime, William Eduardo Mosquera Laverde y 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.
Texto completoPáez Páez, Jaime, William Eduardo Mosquera Laverde y 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.
Texto completoPaez, Jaime Alberto y 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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