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Traductores inteligentes: El servicio de Google Translate se aprovecha de esta tecnología para obtener características del comportamiento humano. Así, el sistema aprende de las traducciones corregidas para aplicarla en futuras consultas
Lenguaje natural hablado y escrito: Uno de los ejemplos más utilizados son Siri o Cortana. A título de ejemplo, si a alguno de estos sistemas le dices que te cuente un chiste, este responderá con un chiste.
Reconocimiento de voz: Es una de las cosas que están revolucionando el mundo de los buscadores. Según diversos estudios, estamos dirigiéndonos a realizar búsquedas mediante la voz, por lo que si buscara comprar ropa, antes sería teclear en Google «Comprar ropa», en cambio, con el reconocimiento de voz sería «Quiero comprar ropa».
Interpretación semántica: Lograr que una máquina entienda un comentario de un usuario en redes sociales es bastante complicado, ya que las palabras por sí solas no tienen valor, dependen en gran medida del contexto en el que está. Este tipo de sistemas se emplean especialmente para los bots de Facebook, el cual te pueda contestar automáticamente y no requiera de una persona supervisando el chat, lo que ahorraría muchos costes en la atención al cliente.
Reconocimiento facial: Uno de los usos más típicos es el uso de softwares que puedan reconocer la cara y los gestos de una persona.
Reconocimiento de caras. Otra de las aplicaciones del deep learning es el reconocimiento facial en tiempo real, que permitirá integrarlo a medio plazo en smartphones con el fin de identificar el rostro del usuario en diversos escenarios
Visión computacional: Deep Learning Desmembra la imagen y la procesa para sacar resultados semejantes.

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Deep Lrning es un algoritmo automático estructurado o jerárquico que emula el aprendizaje humano con el fin de obtener ciertos conocimientos

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1) Machine Learning es nuevo? falso Machine learning ha existido desde hace bastante tiempo, e incluso Deep Learning tampoco lo es, fue propuesto en los años 90
2) Las supercomputadoras permitieron Machine Learning. verdadero las super computadoras permiten que los sistemas procesen rápidamente muchos mas datos
3) Machine Learning es una nueva forma de programación. verdadero machine learning se centra en algoritmos que faculta al sistema para aprender por si mismo
4) Machine Learning es costoso. falso los costos han disminuido a medida que gana aceptación, y nuevas herramientas entran al mercado
5) Machine Learning se puede utilizar para cualquier aplicación. falso solo se puede aplicar en tareas en las que exista una cantidad de conjuntos de datos de entrada o que se puedan capturar potencialmente
6) Los datos son fundamentales en Machine Learning. verdadero la entrada mas importante para una herramienta de Machine learning es la información, no solo cualquier dato, sino datos correctos
7) Con más datos se toma mejores decisiones. falso las mejores decisiones se basa en los datos mas calificados
8) Las computadoras pueden aprender como los humanos. falso si comparamos el proceso de aprendizaje de una maquina con la de un niño, Machine learning todavía estaría en su infancia, ya que las maquinas requieren orientación y apoyo en el aprendizaje
9) Las computadoras pueden tomar decisiones como los humanos. falso no pueden resolver problemas que no fueron diseñados para resolver
10) Machine Learning reemplazará a los humanos. falso pueden realizar tareas limitadas pero las computadoras no tienen sentido común

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La inteligencia artificial es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano

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El término fue adoptado en 1956. La investigación inicio en la década de 1950, exploraba el tema como la solución de problemas y métodos simbólicos. en la década de 1960 el departamento de defensa de Estados Unidos mostró interés en este tipo de trabajos, este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos en las computadoras actuales, incluyendo sistemas de soporte a decisiones y sistema de búsqueda inteligentes que pueden ser diseñados para complementar y aumentar las capacidades humanas

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Está presente en la detección facial de los móviles, en los asistentes virtuales de voz como Siri y está integrada en nuestros dispositivos cotidianos a través de bots  o aplicaciones para móvil. El objetivo de esta es facilitar la vida de las personas