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¿Qué es y cómo funciona el Internet de las Cosas?

Aprenderás a focalizarte en diversos ámbitos relacionados con la tecnología del Internet of Things de todo tipo de dispositivos y profundizar en campos como las telecomunicaciones, sensores, análisis de datos, visualización e inteligencia artificial.

Inteligencia Artificial

Entre las nuevas tecnologías que se están implementando para realizar un mantenimiento predictivo están el IoT (conexión de sensores y dispositivos que ofrecen datos en tiempo real), la analítica avanzada de datos (basada en grandes volúmenes de datos) y la Inteligencia Artificial

Este último concepto hace referencia al aprendizaje automático de las máquinas y la predicción de cambios, que o bien detecten fallos en una serie de patrones o sean capaces de alertar sobre futuros fallos en el sistema.

Su aplicación se extiende a múltiples sectores y muy variados (desde salud, a finanzas, transporte o industria) y hay que saber diferencias entre distintos tipos de inteligencia artificial:

Sistemas que piensan como humanos. En este caso, automatizan acciones y actividades como toma de decisiones o aprendizaje. Un ejemplo de estas son las redes neuronales artificiales.

Sistemas que actúan como humanos. Los robots. Son ordenadores que realizan tareas de forma similar a un humano. 

Sistemas que piensan racionalmente. Tratan de imitar el pensamiento lógico y racional de los humanos. Se investiga cómo lograr que las máquinas puedan percibir, razonar, y actuar en consecuencia.

Sistemas que actúan racionalmente. Los agentes inteligentes. Son aquellos sistemas que tratan de emular de forma racional el comportamiento humano.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

La IA tiene diversas aplicaciones, pero los ámbitos más comunes en los que la podemos encontrar son los siguientes:

  1. Asistencia personal y virtual. Los chatbots interactivos pueden sugerirnos productos, restaurantes, hoteles, y un sin fin de servicios basándose en nuestros gustos según nuestras búsquedas más usuales.
  2. Finanzas. Puede ayudar a prevenir el fraude, predecir situaciones de mercado o aconsejar operaciones a los usuarios y clientes.
  3. Educación.
  4. Comercio.
  5. Clima.
  6. Agricultura.
  7. Logística y transporte.
  8. Sanidad.

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