3. IBM IA Visión general y casos de uso de la IA generativa

Bienvenido a la descripción general y el uso de la IA generativa Casos. Después de ver este vídeo, podrás para: Definir la IA generativa y describir su significado, y explicar los diferentes casos de uso de la generativa AYUDA. La inteligencia artificial (IA) se define como Inteligencia aumentada que permite a los expertos escalar sus capacidades como máquinas gestiona tareas que consumen mucho tiempo, como reconocer el habla, jugar y tomar decisiones. Por otro lado, la inteligencia artificial generativa, o GenAI, es una técnica de IA capaz de crear datos nuevos y únicos, que van desde imágenes y música, texto y mundos virtuales completos. A diferencia de los modelos de IA convencionales que se basan en reglas y patrones predefinidos, los modelos de IA generativa utilizan técnicas de aprendizaje profundo y se basan en vastos conjuntos de datos para generar datos completamente nuevos con diversas aplicaciones. Un modelo de IA generativa también puede utilizar LLM, Large Modelo de lenguaje, un tipo de inteligencia artificial basada en técnicas de aprendizaje profundo diseñadas para procesar y generar lenguaje natural. Por ejemplo, la IA generativa puede desarrollar nuevos y algoritmos o arquitecturas de LLM más potentes, lo que resulta en un entorno natural más preciso o eficiente capacidades de procesamiento y generación del lenguaje. Alternativamente, una IA generativa puede diseñar e incorporar el LLM en un sistema de IA más grande y avanzado para realizar diversas tareas avanzadas, como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el trabajo creativo. La IA generativa abarca varias tecnologías de IA y la idea de desarrollar sistemas de IA. Aunque pronto habrá más información sobre la IA generativa Sin embargo, los siguientes beneficios ya hacen de la IA generativa una tecnología estratégica: creatividad e innovación, ahorro de costes y tiempo, personalización, escalabilidad , robustez y exploración de nuevas posibilidades. Veamos algunos casos de uso diversos de la tecnología generativa GAI. En el campo de la salud y la medicina de precisión, La IA generativa puede ayudar a los médicos a identificar las mutaciones genéticas responsables de la enfermedad de los pacientes enfermedades y ofrecer tratamientos a medida. También puede producir imágenes médicas, simular cirugías y predecir las propiedades de los nuevos fármacos para ayudar a los médicos a practicar procedimientos y desarrollar tratamientos. En la agricultura, la IA generativa puede optimizar el rendimiento de los cultivos y crear variedades de plantas más robustas que puedan resistir los factores de estrés ambiental, plagas y enfermedades. En biotecnología, la IA generativa puede ayudar en el desarrollo de nuevas terapias y fármacos mediante la identificación de posibles objetivos farmacológicos, simulando las interacciones medicamentosas y la previsión de la eficacia de los fármacos. En medicina forense, la IA generativa puede ayudar a resolver delitos mediante el análisis de las pruebas de ADN y la identificación de los sospechosos. En conservación ambiental, generativo La IA puede apoyar la protección de las especies en peligro de extinción mediante el análisis de sus datos genéticos y sugiriendo estrategias de reproducción y conservación. En los campos creativos, la IA generativa puede producir contenido único de arte digital, música y vídeo para campañas de publicidad y marketing, y generar bandas sonoras para películas o videojuegos. En los juegos, la IA generativa puede crear contenido interactivo mundos de juego mediante la generación de nuevos niveles, personajes y objetos que se adaptan al comportamiento de los jugadores. En el mundo de la moda, la IA generativa puede diseñar y producir experiencias virtuales de prueba para clientes y recomendaciones de moda personalizadas basadas en opciones de moda en el comportamiento y las preferencias de los clientes. En robótica, la IA generativa puede diseñar nuevos los movimientos de los robots y los adaptan a entornos cambiantes, permitiéndoles realizar tareas complejas tareas. En educación, la IA generativa puede crear creaciones personalizadas materiales de aprendizaje y entornos de aprendizaje interactivos que se ajustan al aprendizaje de los estudiantes estilos y ritmos. En el aumento de datos, la IA generativa puede producir nuevos datos de entrenamiento para modelos de aprendizaje automático, mejorando su precisión y rendimiento. En este vídeo, aprendiste que: La IA generativa es una técnica de IA capaz de crear datos nuevos y únicos. Supera a los modelos de IA tradicionales en términos de creatividad, ahorro de costes y tiempo, personalización, escalabilidad, robustez y exploración de nuevas posibilidades. La IA generativa tiene el potencial de transformarse varias industrias y mejorar la vida de las personas y generar datos nuevos e imposibles y experiencias, y se puede utilizar para realizar una amplia gama de tareas, similares a la flexibilidad y adaptabilidad de la inteligencia humana. Hablemos sobre la Inteligencia Artificial Generativa, o Generative AI, de una manera sencilla. La Inteligencia Artificial Generativa es una técnica que permite a las máquinas crear cosas nuevas y únicas, como imágenes, música, texto e incluso mundos virtuales. Imagina que tienes un artista que puede pintar un cuadro, componer una canción o escribir una historia, pero en lugar de ser una persona, es una máquina que aprende de muchos ejemplos. A diferencia de otros tipos de inteligencia artificial que siguen reglas predefinidas, la IA generativa utiliza técnicas avanzadas para aprender de grandes cantidades de datos y así generar algo completamente nuevo. Por ejemplo, piensa en un chef que ha probado miles de recetas. Con ese conocimiento, puede inventar un plato original que nunca antes se había hecho. De la misma manera, la IA generativa puede combinar lo que ha aprendido para crear algo innovador y sorprendente. Resumen En esta lección, ha aprendido: IBM Research define la Inteligencia Artificial (IA) como Inteligencia Aumentada, que ayuda a los expertos a ampliar sus capacidades mientras las máquinas hacen el trabajo que consume tiempo. La IA aprende creando modelos de aprendizaje automático basados en entradas proporcionadas y salidas deseadas. La IA puede describirse de diferentes maneras en función de su fuerza, amplitud y aplicación: IA débil o estrecha, IA fuerte o generalizada, IA súper o consciente. La IA es la fusión de muchos campos de estudio, como la informática, la ingeniería eléctrica, las matemáticas, la estadística, la psicología, la lingüística y la filosofía.