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TEMA 10. Investigación en sistemas cognitivos

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Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc

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UNIR Business School

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investigación en sistemas cognitivos

Institution
UNIR Business School
Education
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
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Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc

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Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial

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1. Other - Tema 12. implicaciones filosóficas, éticas y legales en la aplicación de la inteli...
2. Other - Tema 11. investigación en computación bioinspirada
3. Other - Tema 10. investigación en sistemas cognitivos
4. Other - Tema 9. investigación en aprendizaje automático
5. Other - Tema 8. investigación en agentes inteligentes y sistemas expertos
6. Other - Tema 8. investigación en agentes inteligentes y sistemas expertos
7. Other - Tema 6. soluciones empresariales de inteligencia artificial
8. Other - Tema 5. redacción científica
9. Other - Tema 4. publicación de resultados
10. Other - Tema 3. financiación de proyectos
11. Other - Tema 2. ciencia y método científico
12. Other - Tema 1. origen y evolución de la inteligencia artificial
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 10. Investigación en sistemas cognitivos

Esta guía proporciona una visión detallada y técnica de los sistemas cognitivos, abordando sus
diferentes elementos y aplicaciones, y destaca la importancia de una aproximación ética e
interdisciplinaria en su desarrollo y aplicación.
1. Introducción a la computación cognitiva
Definición: La computación cognitiva es un campo interdisciplinario de la inteligencia artificial (IA)
que busca crear sistemas capaces de simular procesos de pensamiento humano. Estos sistemas
aprenden, razonan y se adaptan a nuevas situaciones, con el objetivo de mejorar la interacción
con los humanos y la toma de decisiones.
Características:
 Aprendizaje automático: Utiliza algoritmos para aprender y mejorar con el tiempo.
 Interacción natural: Diseñada para interactuar de manera más humana.
 Adaptabilidad: Capaz de adaptarse a cambios en el entorno y en los datos.
 Auto-mejora: Mejora continuamente su desempeño a través de la retroalimentación y el
aprendizaje continuo.
Ventajas:
 Mejora la toma de decisiones.
 Aumenta la eficiencia operativa.
 Facilita la personalización de servicios y productos.
Desventajas:
 Complejidad en el diseño y la implementación.
 Requiere grandes volúmenes de datos para ser eficaz.
 Preocupaciones éticas y de privacidad.

2. Elementos de un sistema cognitivo
Definición: Un sistema cognitivo está compuesto por varios elementos que trabajan juntos para
emular las capacidades cognitivas humanas.
Características:
 Sensores y actuadores: Para recopilar datos del entorno y responder a ellos.
 Modelos de conocimiento: Base de datos estructurada con información y reglas.

,  Mecanismos de razonamiento: Algoritmos que permiten al sistema inferir conclusiones a
partir de los datos.
 Interfaz de usuario: Permite la interacción entre el sistema y los humanos.
Ventajas:
 Permite una interacción más intuitiva con los usuarios.
 Mejora la precisión en la toma de decisiones.
 Facilita la integración de múltiples fuentes de datos.
Desventajas:
 Alta complejidad técnica.
 Dependencia de tecnología avanzada y costosa.
 Riesgos asociados a la seguridad y privacidad de los datos.

3. Big data y computación cognitiva
Definición: Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que
requieren tecnologías avanzadas para su procesamiento y análisis. La computación cognitiva
utiliza big data para aprender y mejorar su desempeño.
Características:
 Volumen: Gran cantidad de datos.
 Velocidad: Rápida generación y procesamiento de datos.
 Variedad: Diversidad de tipos de datos.
 Veracidad: Calidad y exactitud de los datos.
Ventajas:
 Mejora la precisión de los modelos cognitivos.
 Permite el análisis en tiempo real.
 Facilita la identificación de patrones y tendencias.
Desventajas:
 Requiere infraestructura tecnológica avanzada.
 Puede ser costoso almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
 Problemas de privacidad y seguridad de los datos.

4. Percepción computacional
Definición: La percepción computacional se refiere a la capacidad de un sistema para interpretar
datos sensoriales de manera similar a como lo hacen los seres humanos.
Características:
 Visión por computadora: Interpretación de imágenes y videos.

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