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¿Que es machine learning? Inteligencia Artificial (IA) que permite a los sistemas informáticos aprender de datos Aprendizaje Automático, se creo en 1959

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QUE ES MARTIN ERLIN EN QUE AÑO SE CREO.

es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a los sistemas informáticos aprender de datos, identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones de forma autónoma, sin necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea.

CUENDO SE CREO MACHINE LEARNING

Historia. El término aprendizaje automático fue acuñado en 1959 porArthur Samuel , un empleado de IBM y pionero en el campo de los juegos de computadora y la inteligencia artifi

IMPLICACIÒNES ETICAS DEL USO DE LA IA

El uso de la inteligencia artificial (IA) tiene implicaciones éticas que incluyen riesgos de sesgo y discriminación, violaciones a la privacidad y seguridad de los datos, pérdida de empleos, problemas de responsabilidad por errores, y la erosión de la autonomía y la creatividad humanas

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1957 Nació el proyecto de Machine Learning

Machine Learning es una forma de aprender de lo computadores de forma autonoma sin tener que aprendan de los humanos

Las implicaciones eticas de la IA es que la Ia no pude insultar tampoco revelarse y simpre tiene que ser paciente

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1. que es el machine learming y en que año se creo es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a los sistemas informáticos aprender de datos, identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones de forma autónoma, sin necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea. Funciona a través de algoritmos que analizan grandes cantidades de datos.

2. que implicaciones eticas tiene el uso de ia .Las implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial (IA) incluyen el riesgo de discriminación y sesgos algorítmicos, la falta de transparencia en sus decisiones (problema de "caja negra"), la violación de la privacidad y el uso indebido de datos personales, un posible impacto negativo en el empleo y la creación de desigualdades, y la dificultad para asignar responsabilidad cuando los sistemas de IA cometen errores. Es crucial

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puedes hacer una imagen de una niña de 11 años con el pelo larga corto con gafas (2)

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2. Implicaciones eticas de la IA,mayor productividad, eficiencia en la industria y atención médica mejorada, pero también con riesgos significativos, incluyendo el desplazamiento labora.

creo que la IA puede ayudar a las personas a mejorar su vida en organizarla

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1. ¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender de los datos para identificar patrones, tomar decisiones y hacer predicciones sin necesidad de programación explícita.

Ya en 1952, al científico se le ocurrió el nombre de machine learning.

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1 que es machín El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.

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implicaxiones eticas que es machig lerning

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machine learning es un aprendizaje de maquinas

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1. ¿Qué es Machine Learning? El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar de forma autónoma a partir de datos, identificando patrones y tomando decisiones sin ser programado explicitamente.Y¿en qué año se creo?El Machine Learning se creó en 1952, por un empleado de IBM, Arthur Samuel.

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3. Recursos de IA y Machine Learning sistemas informáticos, la potencia de procesamiento, el almacenamiento y otras herramientas tecnológicas.

me parecio interesante utilizar chat GPT para preguntar y hacer la imagen.

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Los orígenes del Machine Learning

Mucho se ha hablado sobre 'Machine Learning' (Aprendizaje Automático), pero no de su origen. ¿Sabes cuándo se originó realmente? o ¿por qué actualmente estamos viviendo un auténtico boom del Machine Learning?

Por moderno que pueda parecer este campo, nos debemos remontar al año 1950 cuando el gran Alan Turing creó el "Test de Turing". De forma que para pasar el test, una máquina debía engañar a un humano haciéndole creer que se encontraba delante de un humano en vez de un ordenador.

No debemos dejar de lado tampoco el año 1952, en el que Arthur Samuel escribe el primer algoritmo que es capaz de aprender; consistiendo este en un programa que jugaba a las damas y mejoraba tras cada partida su juego.
Posteriormente, en el seno de una conferencia nacerá el término 'Artificial Intelligence' ( Inteligencia Artificial) para nombrar el nuevo campo que estudiaban en el verano de 1956.

Winter is coming

Durante la década de los 70, el campo pasó por momentos difíciles debido a las altas expectativas de los inversores y los pocos avances conseguidos. A pesar de ello, en 1967 se desarrolla el algoritmo 'Nearest Neighbor' que es considerado el nacimiento de los algoritmos de reconocimiento de patrones.

Más adelante, en los años 80, nacen los sistemas expertos basados en reglas; lo que vuelve a generar un gran interés por el Machine Learning. Pero el segundo invierno de la Inteligencia Artificial y más prolongado que el anterior, llegará a finales de la década de los 80 y no se recuperará completamente hasta bien entrados los 2000.

Aparece un nuevo protagonista

Estamos en los inicios del 2000, el Machine Learning todavía está recuperándose del largo invierno que ha sufrido y un joven protagonista está a punto de aparecer en escena.

Comienza a forjarse en el año 2003 cuando se publica un estudio sobre un sistema de ficheros distribuidos, llamado 'Google File System' (GFS). Y terminará definiéndose en 2004 cuando Google presente un nuevo paradigma de procesamiento distribuido al que llamará 'Map & Reduce'.

Mientras nuestro protagonista crece a pasos agigantados, su padre Google no deja de apoyarle en su progreso y crea el 'Cloud Bigtable' que es el servicio de bases de datos de Big Data NoSQL. Es el año 2006, ingenieros de Apache llevan a la culminación los paradigmas de Google en la primera plataforma Big Data Open Source, a la que llaman Hadoop.

Sin apenas darnos cuenta, la potencia de cálculo ha aumentado de manera exponencial y existe una gran abundancia de datos disponibles. Nuestro protagonista principal, el Machine Learning, ha sabido aprovechar muy bien la situación consiguiendo desarrollarse de una forma espectacular gracias al Big Data.

El camino que recorrerá hasta la actualidad, estará cargado de éxitos y cambiará su orientación por completo. De manera que pasará de estar enfocado al conocimiento ('knowledge-driven') hacia el dato ('data-driven').

Línea temporal del Machine Learning

Tercera explosión

Actualmente, nos encontramos inmersos en la tercera explosión del Machine Learning, en la que gracias a los avances en el sector no paran de encontrarse aplicaciones en el mundo empresarial. Llegando hasta el punto de crear completos mercados y produciendo cambios significativos en las estrategias tanto de pequeñas como de grandes empresas.

Cada vez son más los sectores empresariales que se están beneficiando del Machine Learning, desde el sector asegurador hasta el marketing pasando por los call centers.

Machine Learning e Inteligencia Artificial

Ya conocemos el origen de nuestro protagonista, pero ¿sabemos exactamente qué es el Machine Learning? Habitualmente se suele usar como sinónimo de la Inteligencia Artificial, sobre todo cuando hablamos de Big Data. Vamos a dejar claros ambos conceptos antes de profundizar más en el tema en siguientes artículos.

La Inteligencia Artificial es un concepto más amplio que el Machine Learning, que aborda el uso de la computación para imitar las funciones cognitivas de los humanos. Cuando las máquinas realizan tareas basadas en algoritmos de una manera "inteligente", eso es Inteligencia Artificial.

Sin embargo, el Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial y se centra en la capacidad de las máquinas para recibir un conjunto de datos y aprender por sí mismos, adaptando los algoritmos a medida que aprenden más sobre la información que procesan.

Inteligencia Artificial vs Machine Learning

Machine Learning en Future Space

Aprovechando esta potencia del Machine Learning han sido múltiples los proyectos en los que se han utilizado estas técnicas de aprendizaje automático en su desarrollo y con ello permitirnos alcanzar los diferentes objetivos de nuestros clientes.

Algunos de los proyectos que hemos podido desarrollar en Future Space con la ayuda del Machine Learning han sido:

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Machine Learning: Los orígenes y la evolución hasta la actualidad

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Mucho se habla sobre Machine Learning pero, ¿sabes cuándo se originó realmente? o ¿por qué actualmente estamos viviendo un auténtico boom?

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EL machine learning es cuando una ia aprende cosas de el ser humano de internet y de otras cosas

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las implicasiones del ia puede ser cosas muy malas como buscar cosas como cosas muy raras

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1 Que es machime learning

la capazidad de uan maquina para aprender

2 que es la implicacion eticas de la ia

asegurar un desarrollo y uso responsable, abordando la justicia y equidad, evitando la discriminación y sesgos

3 recursos de ia y machine learning

se dividen en dos categorías: tecnológicos computación en la nube, algoritmos plataformas y humanos científicos de datos ingeniero

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¿QUE ES MACHINE LEARNING Y EN QUE AÑO SE CREO?

Machine Learning (aprendizaje automático) es una rama de la Inteligencia Artificial que permite que las computadoras aprendan solas a partir de datos, sin que uno tenga que programarlas paso por paso. Es como enseñarle a una máquina con ejemplos para que saque sus propias reglas.

📅 ¿Cuándo nació?
El término lo creó Arthur Samuel en 1959, cuando enseñó a una computadora a jugar a las damas y mejorar cada vez que jugaba.

🔑 Resumen rápido:

Rama de la IA.

Las máquinas aprenden de los datos.

Surge oficialmente en 1959 con Arthur Samuel.

¿QUE IMPLICACIONES ETICAS TIENE USO DE IA RESUMEN?

Implicaciones éticas del uso de la IA:

⚖️ Justicia: evitar discriminación o sesgos en decisiones automáticas.

🔒 Privacidad: proteger los datos personales que la IA utiliza.

👷 Trabajo: posible reemplazo de empleos por automatización.

🤖 Responsabilidad: definir quién responde si una IA se equivoca.

🌍 Impacto social: usarla de forma que beneficie a la mayoría y no solo a unos pocos.

👉 En pocas palabras: la ética en IA busca que la tecnología sea justa, segura y responsable.

VIDEO QUE EXPLIQUE QUE ES MACHINE LEARNING

https://www.youtube.com/shorts/JStKknHrMMY

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1. ¿Que es el Machine Learning y cuando se creo?

El Machine learning fue creado en 1959 por Arthur Samuel

El machine Learning es un conjunto de maquinas que funcionan identificando patrones y resolviendo las tareas sin necesidad de explicarle las instrucciones paso a paso.

2 Que implicaciones eticas tiene el uso de la IA .

Unas implicaciones de etica en la IA es la privacidad y seguridad de datos.

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1. ¿que es machine learning y cuando se creò?

es una rama de la Inteligencia Artificial que hace que las inteligencias artificiales aprendan de datos, sin necesidad de ser programados. fue creado por arthur samuel en 1959.

2. implicaciònes èticas de la ia

empleo: automatización puede afectar trabajos

Dependencia: confiar demasiado en la IA puede reducir habilidades humanas.

3. recursos

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Cátedra Santalucía de Analytics for Education

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1.Que es machine Learning: Machine Learning (ML), o Aprendizaje Automático, es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente para cada tarea

2.QUE IMPLICASIONES ETICAS TIENE EL USO DE LA: IA.La privacidad debe protegerse y promoverse a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. También deben establecerse marcos adecuados de protección de datos. En el uso de datos, deben respetarse el derecho internacional y la soberanía nacional.

https://youtu.be/NdNyYcAJQr8

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Las implicaciones éticas de la IA son las siguientes:

La discriminación y sesgos algorítmicos

La falta de transparencia en sus decisiones

La violación de la privacidad de datos

El impacto en el mercado laboral

La falta de responsabilidad clara en casos de errores.

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2. Implicaciones Éticas de la IA

La discriminación y sesgos en los resultados algorítmicos, la falta de transparencia ("cajas negras") en la toma de decisiones de la IA, y las preocupaciones sobre la privacidad y el uso de datos personales.

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Foto.

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Machine Learning: qué es y qué tiene que ver con la IA

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Machine Learning

El Machine Learning (aprendizaje

automático en español) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar algoritmos y modelos capaces de aprender a partir de datos, identificar patrones y tomar decisiones o hacer predicciones sin estar programados de manera explícita para cada tarea.

implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial (IA)

Las implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial (IA) son muy relevantes hoy en día, porque estas tecnologías afectan directamente a personas, comunidades y sociedades enteras. Te resumo las principales.

https://www.youtube.com/watch?v=xrQ1YH0PnrM

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Esta IA encuentra la mejor investigación y el consenso científico 80 veces más rápido que tú

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1 es una IA que permite a los sistemas recopilar datos Funciona a través de algoritmos que analizan grandes cantidades de datos, mejorando su rendimiento a medida que acumulan más experiencia.

2 el machine learning no fue creado en un año específico, sino que evolucionó a lo largo del tiempo Sin embargo, el término fue acuñado por Arthur Samuel en 1959 para describir un programa de computadora que podía aprender a jugar a las damas

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1.mashin rening ies un cosa ia o conputado aprenda y estudia

2 ia por que nese sita por que uia solo digo que aste si asen todo todamente

3.Quieres que te ayude a diseñar el Padlet con emojis, colores o secciones interactivas? También puedo ayudarte a crear una guía para los estudiantes o una rúbrica de evaluación. ¡Tú mandas!

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3. Recursos de IA y Machine Learning

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Diferencias entre Inteligencia Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning

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cre con ojos negros y pelo negro hombre niño,piel clara alguien

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1. ¡ Qué es Machine Learning, y en que año se creó?

Respuesta: ML es un campo de la IA donde las computadoras aprenden patrones apartir de datos en lugar de ser programadas con regla fija. La idea nació en 1959 gracias a Arthur Samuel.

2. Implicaciones éticas de la IA

Respuesta: Privacidad, Sesgo y discriminación, Responsabilidad, Desempleo tecnológico, Seguridad y control.

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Tipos principales de machine learning 📚

1. Supervisado → aprende con ejemplos etiquetados (ej: fotos de perros y gatos con sus nombres).

2. No supervisado → encuentra patrones sin etiquetas (ej: agrupar clientes con gustos parecidos).

3. Por refuerzo → aprende con prueba y error, recibiendo recompensas o castigos (ej: un robot que aprende a caminar).

👉 En resumen: Machine Learning es como enseñar a una máquina con ejemplos en lugar de instrucciones exactas.Machine Learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en crear algoritmos y modelos que aprenden automáticamente a partir de datos, sin necesidad de que un programador les diga exactamente qué hacer paso a paso.

En lugar de programar reglas fijas, se alimenta a una máquina con ejemplos (datos), y ella detecta patrones para luego hacer predicciones o tomar decisiones.

Ejemplo sencillo 🚴‍♂️

Si quieres que una computadora reconozca bicicletas en fotos:

En programación tradicional, tendrías que darle reglas (tienen dos ruedas, manubrio, etc.).

En machine learning, le das miles de fotos con y sin bicicletas, y el modelo aprende por sí mismo qué características distinguen una bici de otra cosa.

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crea a una niña de 11 años color de pelo marron y ojos marrones 

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Qué es el Machine Learning | Futuro Digital Ep. 2

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¿Qué es el Machine Learning?

https://youtu.be/NdNyYcAJQr8?si=002yH5S8a5ZyYDu0

¿Qué es la IA?

https://youtu.be/XuWMWPwdlik?si=tfKxQbhhPbvH-kPc

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Qué es aprendizaje automático o machine learning | Nuevas tecnologías

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que es machine learning y cuando se creo

se creo: Historia. El término aprendizaje automático fue acuñado en 1959 porArthur Samuel , un empleado de IBM y pionero en el campo de los juegos de computadora y la inteligencia artificial . El sinónimo computadoras autodidactas también se utilizó en este período de tiempo.

2. que implicasiones eticas tiene el uso de ia : Las implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial (IA) incluyen la discriminación y los sesgos algorítmicos, la falta de transparencia en sus decisiones (el problema de la "caja negra"), la violación de la privacidad y el uso indebido de datos personales, el impacto en el empleo y la creación de desigualdades sociales, y la necesidad de definir una responsabilidad clara en caso de errores o daños

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1.¿Que es machine learning?

Creo es una AI que aprende de los datos que escribieron otros humanos y pienso que era creado en 1957

2.Implicaciones Éticas de la AI pienso que es preocupaciones sobre sesgos y discriminación falta de transparencia en la toma de decisiones

https://www.youtube.com/watch?v=NdNyYcAJQr8&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fcontrolacademic.co%2F&source_ve_path=MjM4NTE

porque miras aqui

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1. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones sin estar programadas explícitamente para cada tarea. En lugar de seguir un conjunto fijo de reglas, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos para identificar patrones y, basándose en ellos, realizar predicciones o tomar medidas

2. La ética en IA es un conjunto de principios y valores que guían el desarrollo, el uso y la implementación de la inteligencia artificial y refuerzan aspectos de responsabilidad, equidad, seguridad y transparencia. Uno de los mayores desafíos es garantizar que los algoritmos sean justos y no perpetúen sesgos ni discriminación.

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menino con cabelo castanho olhos castanhos pele clara e usando blusa preta e cabelo curto

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¿Cómo funciona ChatGPT y toda la inteligencia artificial? (Machine Learning)

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1. que es machine learnin y en que año se creo. es una aplicacion o programa que se puede usar para programar o se puede usar como inteligencia artificial en que año se creo se creo en 1959

2. implicaciones eticas de la IA Las implicaciones éticas de la inteligencia artificial (IA) son amplias y abarcan distintos aspectos sociales, políticos y económicos.

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que es un machine learning y cuando se creo?

r1:El término aprendizaje automático fue acuñado en 1959 porArthur Samuel , un empleado de IBM y pionero en el campo de los juegos de computadora y la inteligencia artificial . El sinónimo computadoras autodidactas también se utilizó en este período de tiempo.

Que implicasioneetiquas tiene ia en la actualidad?

r2:Las implicaciones éticas de la inteligencia artificial (IA) incluyen el riesgo de sesgos y discriminación en sus decisiones, la falta de transparencia y la dificultad de entender su funcionamiento, preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la responsabilidad por los errores de los sistemas, la posible manipulación y desinformación, y el impacto en el empleo y la sociedad en general.

el video sore machine learning y ia.

https://www.youtube.com/watch?v=pMQ4LtmzpIE

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g

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el machine learning es cuando una ia o robot aprende de cosas q mayormente sacade wikis y usuarios etc.

y una ia es una conciencia tecnologica q funciona como un reemplazo a un humano

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1. ¿Qué es el Machine Learning? 🤖

El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las computadoras aprendan solas a partir de datos y experiencias sin que una persona tenga que programar cada paso.
Fue creado en 1959 por Arthur Samuel, quien lo aplicó por primera vez en un juego de damas para que la máquina aprendiera a jugar mejor con el tiempo.

2. Implicaciones Éticas de la IA 🤔

Una de las implicaciones éticas más importantes de la inteligencia artificial es la privacidad.
Muchas IA utilizan grandes cantidades de datos personales para funcionar, y si esos datos no se protegen correctamente, pueden ser usados sin permiso.
Esto puede afectar la seguridad y la confianza de las personas en la tecnología.

3. Recursos de IA y Machine Learning 📚

🎥 Video recomendado: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? - YouTube
Lo elegí porque explica de manera fácil y divertida qué es la inteligencia artificial y cómo las máquinas pueden aprender, pensar y tomar decisiones parecidas a las humanas.