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Portada del Libro 1

Acciones para la promoción de entornos seguros y saludables en América Latina y el Caribe

Revisión de acciones sobresalientes de promoción a la salud y la seguridad en el trabajo en seis países de América Latina y el Caribe (ALC) y las principales conclusiones de esas experiencias.

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Bibliografía especializada

Bibliografía
Libro 1
Erazo-Castillo , J., & De la A-Muñoz , S. (2023). Auditoría del futuro, la prospectiva y la inteligencia artificial para anticipar riesgos en las organizaciones. Novasinergia, 6(1), 105–119.
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Libro 2
OPS. (2023). Inteligencia Artificial. Organización Panamericana de la Salud.
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Libro 3
Ruiz, R. y Velásquez, J. (2023). Inteligencia artificial al servicio de la salud del futuro. Revista Médica Clínica Las Condes, 34 (1), pp. 84-91, ISSN: 0716- 8640
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Libro 12
Rodríguez, Y. S. (2023). Desafíos en el uso de la inteligencia artificial para el sector salud. Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research).
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Libro 8
Vélez, M., Gómez, C. y Osorio, M. (2022). Conceptos fundamentales y uso responsable de la inteligencia artificial en el sector público. Informe 2. Caracas: CAF.
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Libro 4
Masís Solís, J. J. (2022). La inteligencia artificial (AI) y el Derecho hoy. Revista De La Facultad De Derecho De México, 72(283), 271–294.
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Libro 5
Poyatos Chacón, M. F. (2022). Impacto de la IA y la robótica en la atención sociosanitaria. E-Revista Internacional De La Protección Social, 7(1), 102–130
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Libro 11
Wilson, L. y Marasoiu, M. (2022). The Development and Use of Chatbots in Public Health: Scoping Review. JMIR human factors, 9(4), e35882.
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Libro 6
Díaz, K. I. M., & Choque, M. M. S. (2021). Impacto y regulación de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. Revista IUS, 15(48).
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Libro 6
Glaze, K., Ho, D.E., Ray, G. y Tsang, C. (2021). Artificial Intelligence for Adjudication: The Social Security Administration and AI Governance. SSRN Electronic Journal.
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Libro 9
Väänänen, N. (2021). The digital transition of social security in Finland. Frontrunner experiencing headwinds? Ubezpieczenia Spoleczne. Teoria i praktyka.
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Libro 10
Xu L., et al. (2021). Chatbot for Health Care and Oncology Applications Using Artificial Intelligence and Machine Learning: Systematic Review. JMIR Cancer. 2021 Nov 29;7(4):e27850.
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Libro 13
Serna, M. S. (2021). Inteligencia artificial y gobernanza de datos en las administraciones públicas: reflexiones y evidencias para su desarrollo. Gestión y Análisis de Políticas Públicas, 20-32.
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Libro 14
Filgueiras, F. (2021). Inteligencia artificial en la administración Pública: ambigüedad y elección de sistemas de IA y desafíos de gobernanza digital. Revista del CLAD Reforma y Democracia, 79.
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Buenas prácticas en información

¿Qué son las normas APA?

El Plagio se refiere a la copia de palabras e ideas de otras personas sin reconocer ni mencionar la fuente de donde se extrajeron, mientras que una cita tiene la intención de «referir, anotar o mencionar los autores, texto o lugares que se alegan o discuten en lo que se dice o escribe» (RAE).

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Feedly, una herramienta para organizar nuestros RSS

Ante el cierre del servicio Google Reader, ese servicio que nos permitía revisar los feeds de las novedades de los sitios web a los que estamos suscritos, tuve la impresión de que se acercaba el fín de los RSS, pero no fué así.

Actualmente existen buenos lectores de fuentes RSS, y uno de ellos es Feedly, que además ofrece aplicaciones para dispositivos móbiles, tanto para Android como para iOS.

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Glosario especializado

Jupyter Notebook

Entorno interactivo para la creación y compartición de documentos que contienen código, texto y visualizaciones. Permite a los usuarios escribir y ejecutar código en bloques
individuales llamados “celdas”, lo que facilita la exploración de datos, la experimentación con algoritmos y la presentación de resultados en un formato interactivo y colaborativo. Jupyter Notebook es ampliamente utilizado en ciencia de datos, educación en informática y desarrollo de software.

Deep Learning

También conocido como aprendizaje profundo, es un subcampo del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para realizar tareas complejas de procesamiento de datos. A diferencia de los modelos de aprendizaje automático tradicionales, que pueden tener una o dos capas ocultas, las redes neuronales profundas pueden tener múltiples capas ocultas, lo que les permite aprender representaciones jerárquicas de los datos. Esto hace que el deep learning sea especialmente eficaz en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.

Laplacian Eigenmap

Laplacian Eigenmap
Técnica de reducción de dimensionalidad que se utiliza para preservar la estructura local de los datos en un espacio de menor dimensión. Esta técnica mapea los datos originales en un espacio de características de menor dimensión utilizando los vectores propios del Laplaciano del grafo de vecindad de los datos. Laplacian Eigenmap es útil para visualización de datos y análisis de datos de alta dimensión.

Sistemas Expertos

Programas de inteligencia artificial que imitan el razonamiento humano en tareas específicas. Utilizan bases de conocimiento explícito y reglas de inferencia para realizar tareas como diagnósticos médicos, soporte técnico, planificación y toma de decisiones. Los sistemas expertos son capaces de tomar decisiones basadas en el conocimiento acumulado y pueden explicar su razonamiento a los usuarios.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Modelo de lenguaje de inteligencia artificial de última generación desarrollado por OpenAI. Utiliza la arquitectura de transformer y se entrena en grandes conjuntos de datos para generar texto de manera autónoma. GPT ha demostrado un rendimiento sobresaliente en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como generación de texto, traducción automática y respuesta a preguntas.

Transfer Learning

Técnica en la que se aplican conocimientos aprendidos en una tarea a otra tarea relacionada. En lugar de entrenar un modelo desde cero para cada tarea, se utiliza un modelo pre-entrenado como punto de partida y se ajusta para adaptarse a la nueva tarea. El aprendizaje de transferencia es útil cuando se dispone de conjuntos de datos pequeños o cuando las tareas comparten características comunes.

Juego Estratégico

Aplicaciones de la inteligencia artificial en juegos que involucran toma de decisiones y estrategia, como el ajedrez, el Go y el póker. Estos juegos son desafiantes para los sistemas de IA debido a la complejidad de las opciones y las posibles acciones que pueden tomar los jugadores. Los avances en la inteligencia artificial en juegos estratégicos han llevado a la creación de programas que pueden competir e incluso superar a los mejores jugadores humanos en ciertos juegos.

Fuente:

TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.

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