�ݺ�ߣ

Assignatura de batxillerat de
Programació i Estructures de Dades
*Intel·ligència
Artificial

*
*Que els alumnes comprenguin
els conceptes fonamentals de
l'IA, així com les seves
aplicacions i limitacions, i
estiguin capacitats per
implementar i aplicar aquests
algoritmes en projectes
relacionats.

*
1. Introducció a la IA: Conceptes bàsics, història, aplicacions,
tipus d'IA.
2. Aprenentatge automàtic: Algoritmes de classificació,
regressió, clustering i mètodes de validació.
3. Xarxes neuronals: Conceptes de neurones, capes,
backpropagation, i aplicacions en visió per computadora (CV)
i processament del llenguatge natural (NLP).
4. Deep Learning: Arquitectures de xarxes neuronals
profundes, com Convolutional Neural Networks (CNNs) i
Recurrent Neural Networks (RNNs).
5. Natural Language Processing (NLP): Anàlisi de
sentiments, traducció automàtica i anàlisi de dades textuals.

*
*L’IA és una branca de la informàtica que es centra en
desenvolupar algoritmes i sistemes capaços de realitzar
tasques que normalment requereixen intel·ligència
humana, com ara la comprensió del llenguatge, la presa
de decisions i la resolució de problemes.
*La història de l'IA es remunta a la dècada de 1950, quan
el científic de la computació John McCarthy va proposar
el terme per descriure el desenvolupament de
programes de computadora capaços de realitzar
tasques intel·ligents. Des de llavors, l'IA ha experimentat
molts avanços i retrocessos, sobre la seva capacitat de
replicar la intel·ligència humana.

*
*Actualment, l'IA s'aplica en molts àmbits, com ara la
salut, les finances, les ciències de la vida, la logística i
les tecnologies de la informació. Hi ha diferents tipus
d'IA, com ara l'IA dèbil, que es limita a realitzar tasques
específiques, i l'IA forta, que intenta replicar la
intel·ligència humana en totes les seves dimensions.
*En general, l'IA és una àrea de la tecnologia en constant
evolució que continua aportant solucions innovadores a
molts problemes i aprofundint en el coneixement sobre
la intel·ligència i la consciència.

*
*L'aprenentatge automàtic és una branca de l'IA que se
centra en desenvolupar algoritmes capaços de
"aprendre" de les dades per realitzar tasques sense ser
explícitament programats per a aquestes. Hi ha diversos
tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic, inclosos els
algoritmes de classificació, regressió, clustering i
altres.

*
*Algoritmes de classificació: Aquests algoritmes intenten
assignar una etiqueta a una entrada basada en les dades
d'entrenament. Per exemple, un algoritme de
classificació pot ser entrenat per classificar si una imatge
conté un ca o un moix.
*Algoritmes de regressió: Aquests algoritmes intenten
predir un valor numèric basat en les dades
d'entrenament. Per exemple, un algoritme de regressió
pot ser entrenat per predir el preu d'una casa basat en les
seves característiques.

*
* En aquesta tècnica, les dades són etiquetades i són utilitzades
per entrenar un algoritme. El propòsit d'un algoritme de
classificació és assignar una etiqueta a una entrada no
etiquetada basada en les dades d'entrenament. Això es fa a
través de la identificació de patrons i relacions en les dades
d'entrenament, i després aplicant-les a les dades no etiquetades.
* Per exemple, un algoritme de classificació pot ser entrenat en
imatges de cans i moixos, i després utilitzat per classificar noves
imatges en cans o moixos. Això es fa comparant les
característiques de les noves imatges amb les característiques de
les imatges d'entrenament i assignant l'etiqueta més probable.
* Els algoritmes de classificació són utilitzats en moltes àrees,
com ara la diagnosi mèdica, la detecció de fraus i la segmentació
de clients.

*
* Són una altra tècnica d'aprenentatge automàtic que s'utilitza per
predir valors numèrics a partir de dades d'entrenament, a
diferència dels algoritmes de classificació, que intenten assignar
etiquetes a les entrades.
* Per exemple, un algoritme de regressió pot ser entrenat amb
dades sobre les característiques de les cases i els seus preus de
venda per predir el preu de venda probable d'una casa no vista
basada en les seves característiques. Això es fa identificant
patrons i relacions en les dades d'entrenament i utilitzant
aquesta informació per aplicar-la a les dades no vistes.
* Els algoritmes de regressió són comuns en moltes àrees, com ara
la predicció de vendes, la previsió del clima i l'anàlisi financera.
Són útils per a les situacions en les quals es vol predir un valor
numèric en funció d'altres valors coneguts.

*
*Algoritmes de clustering: Aquests algoritmes intenten
agrupar les dades en diferents categories basades en les
seves similituds. Per exemple, un algoritme de clustering
pot ser entrenat per agrupar les persones en diferents
grups d'edat basades en les seves activitats en línia.
*Mètodes de validació: Els mètodes de validació són
utilitzats per avaluar la precisió d'un algoritme
d'aprenentatge automàtic. Hi ha diverses tècniques de
validació, com ara la validació creuada, la validació en
sèrie i la validació per separació.

*
* Són una tècnica d'aprenentatge no supervisat que es fa servir per
agrupar les dades en categories similars. En lloc de ser
entrenats amb un conjunt de dades etiquetades, aquests
algoritmes aprenen automàticament a identificar patrons i
relacions en les dades per agrupar-les en categories.
* Per exemple, un algoritme de clustering pot ser entrenat amb
les activitats en línia d'una sèrie de persones per agrupar-les en
diferents grups d'edat basades en les seves similituds en el seu
comportament en línia. Això pot ser útil per a l'anàlisi de dades
en àmbits com la publicitat en línia, on es pot utilitzar la
informació dels grups per enfocar la publicitat a les persones
més adequades.
* Els algoritmes de clustering són una eina valuosa per a la
segmentació de mercats, la identificació de segments de
clients, la detecció d'anomalies i moltes altres aplicacions en
àmbits com la salut, les finances i les ciències de la vida.

*
* La validació creuada consisteix a dividir les dades
d'entrenament en diverses parts, i després entrenar
l'algoritme amb diverses combinacions d'aquestes parts per
avaluar la precisió en dades noves.
* La validació en sèrie consisteix a entrenar l'algoritme en
dades d'entrenament consecutives i avaluar la precisió en
dades noves després de cada iteració.
* La validació per separació consisteix a separar les dades
d'entrenament en dos conjunts: un per a l'entrenament de
l'algoritme i l'altre per a la validació.
* Aquestes tècniques són útils per avaluar la precisió d'un
algoritme d'aprenentatge automàtic i ajudar a determinar si
és necessari modificar la seva configuració o si es necessita
més entrenament en dades addicionals.

*
*Les xarxes neuronals són una classe d'algoritmes
d'aprenentatge automàtic basats en el model de les
neurones biològiques. Estan formades per moltes
"neurones" interconnectades, cada una de les quals pot
realitzar càlculs senzills i transmetre la informació a
altres neurones.
*Es composen de diverses capes, on cada capa pot ser
considerada com un conjunt de neurones que treballen
juntes per realitzar una tasca específica. Les entrades
són processades a través de les diferents capes fins
arribar a la capa de sortida, on les dades són processades
per produir una predicció o una classificació.

*
*El mètode backpropagation és un algoritme
d'entrenament utilitzat per optimitzar les xarxes
neuronals. Es basa en la retropropagació de l'error des de
la capa de sortida fins a les capes intermediàries per
calcular les correccions necessàries en els pesos de les
neurones.
*S'utilitzen en moltes aplicacions, incloses la visió per
computadora (CV) i el processament del llenguatge
natural (NLP). En la visió per computadora, les xarxes
neuronals s'utilitzen per identificar objectes en imatges o
vídeos, mentre que en el processament del llenguatge
natural s'utilitzen per comprendre i generar text.

*
*El Deep Learning és una branca que es centra en
l'entrenament de xarxes neuronals amb moltes capes,
conegudes com a xarxes neuronals profundes. Les seves
arquitectures inclouen Convolutional Neural Networks
(CNNs) i Recurrent Neural Networks (RNNs).
*Les CNNs són especialment útils per a tasques de
processament d'imatges, ja que són capaces de
capturar patrons espacials en les imatges.
*Les RNNs són útils per a tasques de processament de
seqüències, ja que tenen la capacitat de mantenir una
memòria a llarg termini en tasques com la traducció
automàtica i la generació de text.

*
*Les CNNs han demostrat ser molt efectives en moltes
tasques de processament d'imatges, com ara la
classificació d'imatges, la detecció d'objectes i la
segmentació d'imatges.
*A més, les CNNs són especialment eficaces per a tasques
que requereixen la identificació de patrons en imatges,
ja que utilitzen una tècnica anomenada convolució per
aprendre característiques importants en les dades
d'entrada.
*A través de la seva organització en capes, les CNNs
permeten que la informació sigui processada a nivells
cada vegada més abstractes.

*
*Els RNNs són capaços de mantenir una memòria a llarg
termini gràcies a la seva capacitat de processar
informació en un ordre temporal.
*Això els fa especialment útils en tasques com la traducció
automàtica i la generació de text, ja que poden utilitzar
les paraules anteriors per influir en la seva decisió de la
paraula següent a predir.
*Els RNNs s'utilitzen també en aplicacions com l'anàlisi de
sentiments, la reconeixement de veu i la classificació
de seqüències.

*
*El processament del llenguatge natural (NLP, per les
seves sigles en anglès) és una branca de l'Intel·ligència
Artificial que es centra en la interacció amb el llenguatge
humà, ja sigui en text o en parla.
*L'anàlisi de sentiments és una tasca NLP que consisteix
en determinar l'opinió o l'emoció expressada en un
text. Això es pot fer mitjançant l'ús de diferents
tècniques, com la classificació de textos o la anàlisi de
les paraules utilitzades en el text.

*
*La traducció automàtica és una altra tasca NLP que
consisteix en traduir un text d'un idioma a un altre, sense
la intervenció humana. Això es pot aconseguir mitjançant
l'ús de models de traducció automàtica basats en NLP,
com les RNNs, que aprenen a partir de les relacions
entre les paraules en diferents idiomes.
*L'anàlisi de dades textuals és una tasca NLP que
consisteix en extreure informació útil i significativa d'un
gran volum de dades textuals. Això es pot fer mitjançant
l'ús de tècniques com la tokenització, la stemming, i la
vetorització de paraules per a la classificació de textos.

*
*Aquesta presentació ha estat realitzada fent servir
exclusivament Chat GPT-3 amb diferents nivells de
detall segons els continguts.
*Segons la Viquipèdia, ChatGPT és un prototip de
bot conversacional d'intel·ligència artificial centrat
en la usabilitat i el diàleg. Desenvolupat per
OpenAI, el xatbot utilitza un model de llenguatge
entrenat mitjançant l'aprenentatge per reforç i
basat en l'arquitectura GPT-3.
*Imatges de ciutadanIA.cat

�ݺ�ߣ

6. Coneixes_ciutadanIA_cat.pptx

More Related Content

6. Coneixes_ciutadanIA_cat.pptx