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Las actividades económicas se organizan en tres sectores: primario, secundario y terciario, los cuales generan los bienes y servicios de las poblaciones el primario se clasifican las act. Que utilizan directamente los recursos de la naturaleza sin transformarlos. El secundario transforma los recursos naturales para producir artículos diversos. el terciario proporciona servicios al hombre.

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Las actividades económicas se organizan en tres sectores: primario, secundario y terciario, los cuales generan los bienes y servicios de las poblaciones el primario se clasifican las act. Que utilizan directamente los recursos de la naturaleza sin transformarlos. El secundario transforma los recursos naturales para producir artículos diversos. el terciario proporciona servicios al hombre.

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Un proceso productivo consiste en la transformación de insumos en productos y servicios por medio del uso de recursos físicos, tecnológicos, humanos, agrícolas, energeticos,etc., a partir de acciones plantificadas y sistematizadas.Los primeros en generarse fueron los procesos productivos artesanales, que generalmente realizaba una sola persona, con el trabajo predominante manual.

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Un proceso productivo consiste en la transformación de insumos en productos y servicios por medio del uso de recursos físicos, tecnológicos, humanos, agrícolas, energeticos,etc., a partir de acciones plantificadas y sistematizadas.Los primeros en generarse fueron los procesos productivos artesanales, que generalmente realizaba una sola persona, con el trabajo predominante manual.

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Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en ingles como: "ANN" ) son un paradigma de aprendizaje procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neurona que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

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Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en ingles como: "ANN" ) son un paradigma de aprendizaje procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neurona que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

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Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo , interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado.

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Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo , interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado.

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Las redes modernas son un poco más libres en el sentido de que fluye en términos de estimulación e inhibición con conexiones que interactúan de una manera mucho más caótica y compleja. Las redes neuronales dinámicas son lo más avanzadas en que se pueden formar dinámicamente nuevas conexiones e incluso nuevas unidades neuronales.El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Los proyectos de redes neurales modernas suelen trabajar desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales y millones de conexiones que, si bien son muchas órdenes, siguen siendo de una magnitud menos compleja que la del cerebro humano, más bien cercana a la potencia de cálculo de un gusano.

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Las redes modernas son un poco más libres en el sentido de que fluye en términos de estimulación e inhibición con conexiones que interactúan de una manera mucho más caótica y compleja. Las redes neuronales dinámicas son lo más avanzadas en que se pueden formar dinámicamente nuevas conexiones e incluso nuevas unidades neuronales.El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Los proyectos de redes neurales modernas suelen trabajar desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales y millones de conexiones que, si bien son muchas órdenes, siguen siendo de una magnitud menos compleja que la del cerebro humano, más bien cercana a la potencia de cálculo de un gusano.

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Las redes neuronales suelen consistir en varias capas o un diseño de cubo, y la ruta de la señal atraviesa de adelante hacia atrás. Propagación hacia atrás es donde se utiliza la estimulación hacia adelante o en el "frente" para restablecer los pesos de las unidades neuronales y esto a veces se realiza en combinación con una formación en la que se conoce el resultado correcto.

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Las redes neuronales suelen consistir en varias capas o un diseño de cubo, y la ruta de la señal atraviesa de adelante hacia atrás. Propagación hacia atrás es donde se utiliza la estimulación hacia adelante o en el "frente" para restablecer los pesos de las unidades neuronales y esto a veces se realiza en combinación con una formación en la que se conoce el resultado correcto.

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Cada unidad neuronal, de forma individual, opera empleando funciones de suma. Puede existir una función limitadora o umbral en cada conexión y en la propia unidad, de tal modo que la señal debe sobrepasar un límite antes de propagarse a otra neurona. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional.

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Cada unidad neuronal, de forma individual, opera empleando funciones de suma. Puede existir una función limitadora o umbral en cada conexión y en la propia unidad, de tal modo que la señal debe sobrepasar un límite antes de propagarse a otra neurona. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional.

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Las supercomputadoras se utilizan para abordar problemas muy complejos o que no pueden realizarse en el mundo físico bien, ya sea porque son peligrosos, involucran cosas increíblemente pequeñas o increíblemente grandes. A continuación, damos algunos ejemplos:Mediante el uso de supercomputadoras, los investigadores modelan el clima pasado y el clima actual y predicen el clima futuro.Los científicos que investigan el espacio exterior y sus propiedades utilizan las supercomputadoras 

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Las supercomputadoras se utilizan para abordar problemas muy complejos o que no pueden realizarse en el mundo físico bien, ya sea porque son peligrosos, involucran cosas increíblemente pequeñas o increíblemente grandes. A continuación, damos algunos ejemplos:Mediante el uso de supercomputadoras, los investigadores modelan el clima pasado y el clima actual y predicen el clima futuro.Los científicos que investigan el espacio exterior y sus propiedades utilizan las supercomputadoras 

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Una supercomputadora o un superordenador es aquella con capacidades de cálculo muy superiores a las computadoras comunes y de escritorio y que son usadas con fines específicos. Hoy día los términos de supercomputadora y superordenador están siendo reemplazados por computadora de alto rendimiento y ambiente de cómputo de alto rendimiento, ya que las supercomputadoras son un conjunto de poderosos ordenadores unidos entre sí para aumentar su potencia de trabajo y rendimiento.

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Una supercomputadora o un superordenador es aquella con capacidades de cálculo muy superiores a las computadoras comunes y de escritorio y que son usadas con fines específicos. Hoy día los términos de supercomputadora y superordenador están siendo reemplazados por computadora de alto rendimiento y ambiente de cómputo de alto rendimiento, ya que las supercomputadoras son un conjunto de poderosos ordenadores unidos entre sí para aumentar su potencia de trabajo y rendimiento.

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En la actualidad, diseños paralelos están basados en microprocesadores de clase servidor que están disponibles actualmente (2011). Ejemplos de tales procesadores son PowerPC, Opteron o Xeon, y la mayoría de los superordenadores modernos son hoy en día clústeres de computadores altamente afinadas usando procesadores comunes combinados con interconexiones especiales.Hasta ahora el uso y generación de las mismas se ha limitado a organismos militares, gubernamentales, académicos o empresariales.

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En la actualidad, diseños paralelos están basados en microprocesadores de clase servidor que están disponibles actualmente (2011). Ejemplos de tales procesadores son PowerPC, Opteron o Xeon, y la mayoría de los superordenadores modernos son hoy en día clústeres de computadores altamente afinadas usando procesadores comunes combinados con interconexiones especiales.Hasta ahora el uso y generación de las mismas se ha limitado a organismos militares, gubernamentales, académicos o empresariales.

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Las supercomputadoras fueron introducidas en la década de 1970 y fueron diseñadas principalmente por Seymour Cray en la compañía Control Data Corporation (CDC), la cual dominó el mercado durante esa época, hasta que Cray dejó CDC para formar su propia empresa, Cray Research. Con esta nueva empresa siguió dominando el mercado con sus nuevos diseños, obteniendo el podio más alto en supercómputo durante cinco años consecutivos (1985-1990).

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Las supercomputadoras fueron introducidas en la década de 1970 y fueron diseñadas principalmente por Seymour Cray en la compañía Control Data Corporation (CDC), la cual dominó el mercado durante esa época, hasta que Cray dejó CDC para formar su propia empresa, Cray Research. Con esta nueva empresa siguió dominando el mercado con sus nuevos diseños, obteniendo el podio más alto en supercómputo durante cinco años consecutivos (1985-1990).

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De principio a mediados de los años ochenta se vieron máquinas con un modesto número de procesadores vectoriales trabajando en paralelo, lo cual se convirtió en un estándar. El número típico de procesadores estaba en el rango de 4 a 16. En la última parte de los años ochenta y principios de los noventa, la atención cambió de procesadores vectoriales a sistemas de procesadores masivamente paralelos con miles de CPU

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De principio a mediados de los años ochenta se vieron máquinas con un modesto número de procesadores vectoriales trabajando en paralelo, lo cual se convirtió en un estándar. El número típico de procesadores estaba en el rango de 4 a 16. En la última parte de los años ochenta y principios de los noventa, la atención cambió de procesadores vectoriales a sistemas de procesadores masivamente paralelos con miles de CPU

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Las redes neuronales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples (neuronas artificiales), de forma aproximadamente análoga al comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros biológicos. Cada unidad neuronal está conectada con muchas otras y los enlaces entre ellas pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes.

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Las redes neuronales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples (neuronas artificiales), de forma aproximadamente análoga al comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros biológicos. Cada unidad neuronal está conectada con muchas otras y los enlaces entre ellas pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes.

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Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.

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Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.

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Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas". 5​ A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia artificial" habiéndose convertido en una tecnología común.6​ Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por si mismos.

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Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas". 5​ A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia artificial" habiéndose convertido en una tecnología común.6​ Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por si mismos.

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La inteligencia artificial (IA), también llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo

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La inteligencia artificial (IA), también llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo

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El término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, pero para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).

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El término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, pero para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).

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Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.10​Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.11​Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.12​Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.13​

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Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.10​Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.11​Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.12​Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.13​