人工智能和自主学习系统问题的现状

IF 0.3 Q4 SOCIOLOGY
Carlos F Alastruey
{"title":"人工智能和自主学习系统问题的现状","authors":"Carlos F Alastruey","doi":"10.24197/st.extra_2.2021.182-195","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"En este artículo se muestra una panorámica actualizada de los avances, las posibilidades y el estado de la cuestión de la inteligencia artificial y algunas tecnologías relacionadas. El artículo tendrá la siguiente estructura: \n \nIntroducción y panorámica general de la Inteligencia Artificial \nCiencia de datos \n \n \nComprensión del lenguaje \n \n \nVehículos autónomos \nEdge computing \nComputación Cuántica \n \n \nDesafíos en el horizonte \n \n  \nLa Inteligencia Artificial se podría definir como un conjunto de algoritmos que establecen una serie de pasos a seguir por un agente artificial para realizar un amplísimo rango de tareas. Estas “series de pasos” no se siguen de forma lineal sino condicional. El aprendizaje profundo se define como la capacidad de un ente artificial de aprender autónomamente. Se definen redes neuronales que imitan la estructura de nuestro cerebro a fin de albergar un gran conjunto de algoritmos para la toma de decisiones complejas.","PeriodicalId":40467,"journal":{"name":"Sociologia y Tecnociencia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2021-10-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Estado de la cuestión de la inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje autónomo\",\"authors\":\"Carlos F Alastruey\",\"doi\":\"10.24197/st.extra_2.2021.182-195\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"En este artículo se muestra una panorámica actualizada de los avances, las posibilidades y el estado de la cuestión de la inteligencia artificial y algunas tecnologías relacionadas. El artículo tendrá la siguiente estructura: \\n \\nIntroducción y panorámica general de la Inteligencia Artificial \\nCiencia de datos \\n \\n \\nComprensión del lenguaje \\n \\n \\nVehículos autónomos \\nEdge computing \\nComputación Cuántica \\n \\n \\nDesafíos en el horizonte \\n \\n  \\nLa Inteligencia Artificial se podría definir como un conjunto de algoritmos que establecen una serie de pasos a seguir por un agente artificial para realizar un amplísimo rango de tareas. Estas “series de pasos” no se siguen de forma lineal sino condicional. El aprendizaje profundo se define como la capacidad de un ente artificial de aprender autónomamente. Se definen redes neuronales que imitan la estructura de nuestro cerebro a fin de albergar un gran conjunto de algoritmos para la toma de decisiones complejas.\",\"PeriodicalId\":40467,\"journal\":{\"name\":\"Sociologia y Tecnociencia\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.3000,\"publicationDate\":\"2021-10-11\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sociologia y Tecnociencia\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.24197/st.extra_2.2021.182-195\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"SOCIOLOGY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sociologia y Tecnociencia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24197/st.extra_2.2021.182-195","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"SOCIOLOGY","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本文概述了人工智能及其相关技术的进展、可能性和现状。本文将具有以下结构:人工智能数据科学的介绍和概述语言理解自主车辆边缘计算量子计算挑战展望人工智能可以定义为一组算法,这些算法设置了人工智能执行广泛任务所需遵循的一系列步骤。这些“步骤系列”不是线性的,而是有条件的。深度学习被定义为人工实体自主学习的能力。他们定义了模仿我们大脑结构的神经网络,以容纳一系列复杂决策的算法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Estado de la cuestión de la inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje autónomo
En este artículo se muestra una panorámica actualizada de los avances, las posibilidades y el estado de la cuestión de la inteligencia artificial y algunas tecnologías relacionadas. El artículo tendrá la siguiente estructura: Introducción y panorámica general de la Inteligencia Artificial Ciencia de datos Comprensión del lenguaje Vehículos autónomos Edge computing Computación Cuántica Desafíos en el horizonte   La Inteligencia Artificial se podría definir como un conjunto de algoritmos que establecen una serie de pasos a seguir por un agente artificial para realizar un amplísimo rango de tareas. Estas “series de pasos” no se siguen de forma lineal sino condicional. El aprendizaje profundo se define como la capacidad de un ente artificial de aprender autónomamente. Se definen redes neuronales que imitan la estructura de nuestro cerebro a fin de albergar un gran conjunto de algoritmos para la toma de decisiones complejas.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
CiteScore
0.70
自引率
0.00%
发文量
29
审稿时长
8 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信