Inteligencia artificial: Estado del Arte
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Este documento presenta un resumen del estado actual de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Comienza con una breve historia de la IA desde los años 40 y los hitos clave como las redes neuronales, Deep Blue y AlphaGo. Luego describe algunas aplicaciones importantes como la conducción autónoma, la salud y la moda. Finalmente, discute desafíos como la seguridad, la ética y cómo países como el Perú pueden aprovechar la IA.
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- 5. Inteligencia Artificial en el Contexto Humano Desde los 1700: Maquinas de Vapor, Revolución Industrial, Electricidad, el automóvil, Producción en masa Creación del Universo 13.8 milliones de años Creación de la Tierra 4.54 milliones de años Humano Moderno 300,000 años atrás Civilización 12,000 años atrás Escritura 5,000 años atrás Caral hace: 3000 años
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- 8. Inteligencia Artificial en el Contexto Humano Creación del Universo 13.8 milliones de años Creación de la Tierra 4.54 milliones de años Humano Moderno 300,000 años atrás Civilización 12,000 años atrás Escritura 5,000 años atrás Caral hace: 3000 años
- 9. Inteligencia Artificial en el Contexto Humano Creación del Universo 13.8 milliones de años Creación de la Tierra 4.54 milliones de años Humano Moderno 300,000 años atrás Civilización 12,000 años atrás Escritura 5,000 años atrás Caral hace: 3000 años Kasparov vs Deep Blue, 1997
- 10. Inteligencia Artificial en el Contexto Humano Creación del Universo 13.8 milliones de años Creación de la Tierra 4.54 milliones de años Humano Moderno 300,000 años atrás Civilización 12,000 años atrás Escritura 5,000 años atrás Caral hace: 3000 años Lee Sedol vs AlphaGo, 2016 - Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
- 11. Inteligencia Artificial en el Contexto Humano Creación del Universo 13.8 milliones de años Creación de la Tierra 4.54 milliones de años Humano Moderno 300,000 años atrás Civilización 12,000 años atrás Escritura 5,000 años atrás Caral hace: 3000 años Movilidad Autónoma
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- 15. Turing Award 2018 para Deep Learning Por sus avances conceptuales y de ingeniería que han hecho de las redes neuronales profundas un componente crítico de la computación.
- 16. Escritos de Origen en el Deep Learning 1943: Walter Pitts and Warren McCulloch ◦ Computational models for neural nets 1957, 1962: Frank Rosenblatt ◦ Perceptron (Single-Layer & Multi-Layer) 1965: Alexey Ivakhnenko and V. G. Lapa ◦ Learning algorithm for MLP 1970: Seppo Linnainmaa ◦ Backpropagation and automatic differentiation 1979: Kunihiko Fukushima ◦ Convolutional neural networks 1982: John Hopfield ◦ Hopfield networks (recurrent neural networks)
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- 20. Crecimiento de Patentes en Inteligencia Artificial WIPO Technology Trends 2019 Artificial Intelligence, Pag. 87
- 21. TOP 30 Aplicantes de Patentes en el Mundo 2019 WIPO Technology Trends 2019 Artificial Intelligence, Pag.
- 22. WIPO Technology Trends 2019 Artificial Intelligence, Pag.90 Relación de Patentes e Investigación 2018
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- 24. TensorFlow 2.0 and PyTorch 1.3
- 25. Aprendizaje Reforzado FrameworksTensorFlow ◦ OpenAI Baselines ◦ Stable Baselines – the one I recommend for beginners ◦ TensorForce ◦ Dopamine (Google) ◦ TF-Agents ◦ TRFL ◦ RLLib (+ Tune) – great for distributed RL & hyperparameter tuning ◦ Coach - huge selection of algorithms PyTorch ◦ Horizon ◦ SLM-Lab Misc ◦ RLgraph ◦ Keras-RL
- 26. Aprendizaje Reforzado Frameworks “Stable Baselines” (OpenAI Baselines Fork) ◦ A2C, PPO, TRPO, DQN, ACKTR, ACER and DDPG
- 27. Que se viene en 2020 Framework-agnostic en Desarrollo: ◦ Pasar el entrenamiento de modelos de PyTorch a TensorFlow y vice-versa. Madurez Deep RL frameworks: ◦ Convergencia entre los framework TensorFlow a PyTorch. Abstracciones: ◦ Facilidad de Construcción de arquitecturas.
- 30. Transporte: Autonomía Total Robot, Take the Wheel: The Road to Autonomous Cars and the Lost Art of Driving by Jason Torchinsky Publication Date: May 7, 2019
- 31. Transporte: Conviviendo en el Desorden
- 35. [Advances in Computer Vision and Pattern Recognition] Le Lu, Yefeng Zheng, Gustavo Carneiro, Lin Yang (eds.) – Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing Precision Medic 2020 SALUD: Apoyo Médico
- 36. MODA: Mírate -> Cómpralo Compradores Compradores Cliente Cliente Recomendación Abnett, Kate. “Is Fashion Ready for the AI Revolution?” The Business of Fashion, 7 Apr. 2016
- 37. MODA: Mírate -> Cómpralo Algoritmos de Predicción Modelo PrediccionesModelo Data Histórica Nueva Data EntrenamientoPredicción
- 38. MODA: Diseña -> Asi de Fácil De Trazos a Fotos Entradas Salidas GAN: Redes Adversarias Gerativas pix2pix “Generative Models” by Andre J. Karpathy et al., (OpenAI Blog, Nov. 28, 2017): blog.openai.com/ generative-models/
- 39. MODA: Mírate -> Pruebalo FXMirror (2015) Leanne Luce – Artificial Intelligence for Fashion How AI is Revolutionizing the Fashion Industry Apress (2019)
- 40. MODA: Talleres -> Ropa AutoGenerada
- 41. https://datagrid.co.jp/all/release/33/ (2018) MODA: Top Models Modelos Artificiales->
- 42. JUSTICIA: El Futuro de las Leyes Machine Learning Algoritmos + Tecnología Datos de Entrada Información + Resultados Datos de Salida Modelos Óptimos • Relación de Datos • Modelos de Justica • Dependencias • Estructuras Invisibles
- 43. JUSTICIA: El Futuro de las Leyes Secretario y Presidente del Partido Comunista Miembro la Alta Corte de Shanghai 2018: La IA y la Modernización de la Justicia The Launch of Shanghai AI Assistive System for Civil and Administrative Cases from 2017 2020 Y. Cui, Artificial Intelligence and Judicial Modernization, https://doi.org/10.1007/978-981-32-9880-4_15 Yadong Cui Proyecto 206
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- 54. Basado en : ◦ https://lexfridman.com/files/slides/2020_01_06_deep_learning_state_of_the_art.pdf ◦ deeplearning.mit.edu carlos@cardenas.pe