Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cefadigital.edu.ar/handle/1847939/2532
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Castillo, Fabio Daniel | - |
dc.creator | Castillo, Fabio Daniel | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-16T15:16:35Z | - |
dc.date.available | 2024-02-16T15:16:35Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | http://cefadigital.edu.ar/handle/1847939/2532 | - |
dc.description | Trabajo Final Integrador (TFI) de la especialización en Hidrografía y Oceanografía de la Escuela de Ciencias del Mar. Año 2023 | es |
dc.description.abstract | La inteligencia artificial (IA) es un término común en la actualidad, reflejando la intersección entre la tecnología y la capacidad cognitiva. Aunque hoy se menciona con frecuencia, su origen se remonta a 1956, término acuñado por John Mc Carthy, año que a menudo se considera el punto de partida formal para el estudio de este campo. Desde ese entonces comenzó a gestarse la idea de desarrollar máquinas con capacidad para imitar la inteligencia humana. Este trabajo tiene como objetivo desmitificar el paradigma que rodea a la inteligencia artificial, desvinculándola de la imagen ficticia de robots dominando la humanidad. En lugar de ello, se propone explorar la realidad de la inteligencia artificial como un campo esencial de la informática que, desde sus inicios, ha estado orientado a potenciar y mejorar nuestras capacidades. La premisa fundamental es demostrar que la inteligencia artificial no constituye una amenaza, sino más bien una herramienta valiosa. A lo largo de su evolución, la IA ha colaborado con la humanidad, proporcionando soluciones innovadoras y contribuyendo a la resolución de problemas complejos, teniendo aplicaciones dentro del ámbito que nos compete: la oceanografía. | es |
dc.format.extent | 41 p. | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | Escuela de Ciencias del Mar. Sede Educativa Universitaria. Facultad de la Armada. UNDEF | es |
dc.relation.ispartofseries | TFI - H y O;55/2023 | - |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | es |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es |
dc.subject | Tipos de IA | es |
dc.subject | Componentes de la IA | es |
dc.subject | Machine Learning o Aprendizaje Automático | es |
dc.subject | Modelo de regresión lineal | es |
dc.subject | Redes neuronales | es |
dc.subject | Deep Learning | es |
dc.subject | Sector de la pesca | es |
dc.subject | MARION | es |
dc.subject | Contaminación marina | es |
dc.subject | IHCantabria | es |
dc.title | Inteligencia Artificial aplicada a la Oceanografía | es |
dc.type | trabajo_final | es |
Appears in Collections: | TFI Hidrografía y Oceanografía |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TFI Castillo 2023.pdf | Trabajo Final Integrador N°55 | 1.02 MB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License