El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se dispararon desde el ámbito de la ciencia ficción y se convirtieron en los temas más comentados en el mundo de la tecnología y los negocios. El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la disciplina informática de la inteligencia artificial (AI). La Inteligencia Artificial se refiere a la inteligencia exhibida por máquinas capaces de llevar a cabo tareas que generalmente requieren inteligencia humana. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para aprender de los datos, encontrar patrones en los datos y hacer predicciones sobre eventos o resultados futuros. La IA se puede aplicar a muchas cosas, como chatbots, asistentes virtuales, automóviles autónomos, etc. También se puede utilizar para análisis predictivos y otros fines comerciales. O incluso escriba la descripción anterior del seminario web.

En este seminario web, Jim McKeeth y Yılmaz Yörü le presentan cómo y por qué comenzar con el aprendizaje automático. Conozca las últimas noticias de la industria, comprenda la tecnología y descubra ejemplos y aplicaciones que pueden ayudar a su negocio de inmediato.

Desplácese hacia abajo para ver enlaces útiles, diapositivas y la reproducción.

Áreas de Discusión

• Discusión general de ideas y principios
• Bibliotecas y recursos
• Estado actual del arte
• Impacto de negocios
• ¿Qué viene en el futuro?
• Consideraciones éticas y de seguridad

_{blogs.embarcadero.com/?p=137201}

Ética de la IA (Algoritmos, DataMining…)

Algoritmos, Datamining, …

Daños potenciales causados ​​por los sistemas de IA

• Sesgo y discriminación
• Negación de la autonomía, los recursos y los derechos individuales
• Resultados no transparentes, inexplicables o injustificables
• invasiones de la privacidad
• Aislamiento y desintegración de la conexión social.
• Resultados poco fiables, inseguros o de mala calidad

Ética aplicada a los sistemas de IA

Singularity & AI (Singularity: Un evento único con profundas consecuencias)

Películas de IA, Series

Más videos

• Ocultar y buscar multiagente de OpenAI : youtube.com/watch?v=kopoLzvh5jY
• Jeff Dean: la IA no es tan inteligente como crees, pero podría serlo | TED – youtube.com/watch?v=J-FzHIQ7SOs

Enlaces útiles

• Lista de reproducción de IA y ML de Embarcadero
• Lista de reproducción GPT-3
• 3Blue1Brown (YouTube)
• Documentos de dos minutos (YouTube)
• Sesgo codificado 
• ¿Deberían las computadoras gobernar el mundo?
• Los humanos no necesitan aplicar
• Una entrevista con GPT-3
• Mitov VisionLab e InteligenciaLab
• LearnCPlusPlus.org
• Grandes podcasts de IA
• Documentos abiertos de ArXiv
• AlphaGO

Ejemplos de IA de C++ y C++ Builder

Introducción

Introducción a la inteligencia artificial en C++
Un modelo simple de neuronas artificiales en C++
Cómo hacer modelos de neuronas artificiales en C++

Modelos de neuronas

Ejemplo de red neuronal artificial muy simple en C++
Modelo de neurona artificial simple basado en estructuras en C++
Modelo de neurona artificial simple basado en matrices en C++
Modelo de neurona artificial basado en clases en C++
Modelo de neurona artificial simple basado en vectores

Funciones de activación

Función de activación de identidad en redes neuronales
Funciones sigmoideas en redes neuronales Funciones de
paso binario/heaviside en C++
Unidades lineales de error gaussiano en C++
Activación de unidad lineal rectificada Función ANN
Activación de tangente hiperbólica Función ANN Función de
activación SELU Funciona en una aplicación C++
Unidad lineal sigmoidea (SiLU) en Una aplicación C++ de red neuronal
Función de activación gaussiana en una red neuronal
ELU Funciones de red neuronal artificial Función
de activación autoregulada no monótona (Mish)

Ejemplos básicos de IA en C++

Cómo importar la biblioteca FANN para proyectos de Windows de C ++ Builder (Esta FANN es una biblioteca abierta muy amigable y buena para aplicaciones principiantes en investigaciones de ingeniería y análisis de datos)
Un bot de chat simple pero poderoso en C ++
Métodos de fuerza bruta en C ++
Método de distancia mínima de edición en cadenas Unicode en C++
La Función SoftMax en Redes Neuronales

Ejemplos de REST para conectar las API de IA

¿Qué es el depurador REST de C++ Builder y cómo lo usamos?
Cómo hacer un cliente REST simple en C++ y más

MÁS ?

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Conceptos básicos del aprendizaje profundo: introducción y descripción general
MIT AGI: Inteligencia artificial general

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Daños potenciales causados ​​por los sistemas de IA

• Sesgo y discriminación
• Negación de la autonomía, los recursos y los derechos individuales
• Resultados no transparentes, inexplicables o injustificables
• invasiones de la privacidad
• Aislamiento y desintegración de la conexión social.
• Resultados poco fiables, inseguros o de mala calidad

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Activación de tangente hiperbólica Función ANN Función de
activación SELU Funciona en una aplicación C++
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IA, ML, DL

• La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la inteligencia exhibida por máquinas capaces de realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana.
• Machine Learning (ML) utiliza algoritmos para aprender de los datos, encontrar patrones en los datos y hacer predicciones sobre eventos o resultados futuros.
• El aprendizaje profundo (DL) es una red neuronal con capas y filtros que intenta simular el comportamiento del cerebro humano permitiéndole aprender de grandes cantidades de datos.
• DL es un subconjunto de ML. ML es un subconjunto de AI. AI es un subconjunto de CompSci.

Más vocabulario

• ANN – Red Neural Artificial – compuesta de neuronas, modeladas en cerebros biológicos. Esta fue la idea original de la IA, pero el hardware en ese momento era demasiado lento, pero gracias a los avances actuales, especialmente las GPU, no es muy popular.
• GAN: red adversa generativa: dos redes neuronales compiten entre sí en forma de un juego de suma cero, donde la ganancia de un agente es la pérdida de otro agente. Se entrenan entre ellos.
• SL: aprendizaje supervisado: tarea de ML de aprender una función que asigna una entrada a una salida en función de pares de entrada-salida de ejemplo.
• GPT – Pre-entrenamiento generativo – Modelo de lenguaje de Alec Radford y utilizado por OpenAI. Muestra cómo un modelo generativo de lenguaje adquiere conocimiento del mundo a partir del entrenamiento previo en un corpus diverso con largas extensiones de texto contiguo.
• PNL (Programación de lenguaje natural): se ocupa de las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano, en particular, cómo programar computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje natural.

Inteligencia artificial general

Teoría de la IA, también AGI

Inteligencia artificial general

La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas que están programadas para pensar como humanos e imitar sus acciones. El término también se puede aplicar a cualquier máquina que exhiba rasgos asociados con la mente humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas. (ref: Investopedia).

La Inteligencia General Artificial (AGI, por sus siglas en inglés) , también llamada IA ​​fuerte , es un subconjunto o núcleo central de la IA. Es adaptativo capaz de desarrollar habilidades. También existe el término Inteligencia Biológica Artificial (ABI) que intenta emular la inteligencia ‘natural’.

“Todavía no hay IA , ahora tenemos tecnologías de IA ” Joshua Tennenbaum

“No hay AGI ”, esta es la parte difícil

Los ejemplos de AGI más cercanos AlphaGo Zero, IBM Watson, GPT-3

RNA simple

 

Regresiones e IA

¿Qué lenguaje de programación es bueno para la IA?

AI Frameworks, SDK, librerías

Tensorflow (Python) Scalable ML Framework, Computación usando gráficos de flujo de datos

Kit de herramientas cognitivas de Microsoft CNTK (C++): kit de herramientas de aprendizaje profundo de código abierto

Caffe (C++, PyTorch) Marco rápido y abierto para el aprendizaje profundo

Keras (Python) Biblioteca de redes neuronales de código abierto

Torch (Python) Biblioteca ML de código abierto

Marco de aprendizaje automático Accord.NET (C#) .NET para procesamiento de audio e imágenes

Spark MLib (Scala) Una biblioteca de aprendizaje automático escalable

ML Pack (C++) Marco de ML escalable, computación usando gráficos de flujo de datos

FANN (C & C++, C++Builder) Biblioteca ANN rápida y gratuita

Biblioteca de computación numérica Theon (Python)

Nombres destacados en IA

Premio Turing (2019)

• Desde la izquierda, Yann LeCun, Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio.
• Los investigadores trabajaron en desarrollos clave para las redes neuronales, que están remodelando la forma en que se construyen los sistemas informáticos.
• _{nytimes.com/2019/03/27/technology/turing-award-ai.html}

IA y ML en la práctica

• TensorFlow
• Una biblioteca de software gratuita y de código abierto para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se puede usar en una variedad de tareas, pero tiene un enfoque particular en el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas.
• Desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno de Google en investigación y producción.

_{Tensorflow.org
Tensorflow.org/lite
github.com/tensorflow/tensorflow
en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow}

TensorFlow Lite y Delphi

• tensorflow.org/lite
• Diseñado para dispositivos de baja potencia
• github.com/Embarcadero/TensorFlow-Lite-Delphi
• Ejemplos incluyen:
  • Detección de objetos (plátano, caballo, etc.)
  • Detección de rostro
  • Reconocimiento de dígitos
• tensorflow.org/lite/guide/build_cmake

OpenCV

OpenCV es una biblioteca de funciones de programación destinada principalmente a la visión artificial en tiempo real. Desarrollado originalmente por Intel, luego fue respaldado por Willow Garage y luego por Itseez. La biblioteca es multiplataforma y de uso gratuito bajo la licencia Apache 2 de código abierto. A partir de 2011, OpenCV presenta aceleración de GPU para operaciones en tiempo real.

• opencv.org
• en.wikipedia.org/wiki/OpenCV
• github.com/Laex/Delphi-OpenCV ← También incluye FFMPEG

Laboratorio de inteligencia de software de Mitov

¡Cree aplicaciones clasificadoras y de IA rápidamente!

• Redes neuronales
• Mapa autoorganizado
• bayesiana ingenua
• K Vecino más cercano
• Propagación hacia atrás
• Preparación de datos

_{mitov.com/products/intelligencelab}

Conecte las API de IA con los sistemas REST y Restful

•  

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Funciones de activación

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ELU Funciones de red neuronal artificial Función
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