Rodrigo Ezequiel Ramele
Alan Pierri
Marina Fuster
Eugenia Sol Piñeiro
Synopsis "Artificializando la Inteligencia (in Spanish)"
La Inteligencia Artificial se ha convertido en un término ampliamente difundido, pasando de ser un concepto propio del ámbito informático y académico, a convertirse en un tema de discusión cotidiano en la ronda de mate.
Sin embargo, ¿qué significa “Inteligencia Artificial”? Algunos quizás poseen una idea bien formada; otros, tal vez, se enfrentan a una diversidad de enfoques y aplicaciones que hacen difícil discernir qué camino tomar para satisfacer esa curiosidad por aprender.
En este libro el lector será guiado a través de los principales conceptos que estructuran el campo de la Inteligencia Artificial. El recorrido abarca desde los enfoques clásicos y los algoritmos genéticos hasta los primeros modelos basados en el perceptrón, incorporando nociones fundamentales de ciencia de datos, optimización y evaluación de modelos.
Sobre estas bases, se construye una introducción al Aprendizaje Automático y al Aprendizaje Profundo, transitando modelos como las redes de Hopfield, la regla de Oja y los mapas autoorganizados de Kohonen, hacia arquitecturas más complejas, como las Redes Convolucionales, los Autoencoders y las Redes Generativas Adversariales, hasta llegar a enfoques modernos como los Transformers.
Asimismo, veremos la aplicación de estos conceptos en contextos de la industria e invitaremos a reflexionar sobre los desafíos y limitaciones que presentan hasta los modelos más complejos. De este modo, el lector podrá transitar el puente entre los fundamentos teóricos y los sistemas que hoy definen el estado del arte, en un camino atravesado por una pregunta fundamental: ¿hasta dónde hemos llegado en nuestra búsqueda por artificializar la inteligencia?