Acceda a una amplia gama de publicaciones, recursos y servicios diseñados para facilitar y enriquecer su experiencia académica y profesional. Esta plataforma está dedicada a proporcionarle las herramientas y fuentes de información especializadas que necesita para desarrollar sus actividades de manera efectiva durante todo el período académico.
En la Biblioteca Digital de Seguridad Social (BiDiSS) podrá consultar desde artículos de investigación y libros electrónicos hasta bases de datos académicos y revistas especializadas.
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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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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).
Recomendamos una publicación editada por la Biblioteca de la Universidad de Lima, que nos orienta sobre la manera en que se deben realizar las citas y referencias bibliográficas. Esta práctica fundamental nos ayudará a evitar incurrir en acciones que vulneren los derechos de autor.
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.
Cuando desarrollamos un trabajo académico o científico, es fundamental reconocer y citar adecuadamente las fuentes que utilizamos.
Se refiere a los principios y normas éticas que guían el desarrollo, la implementación y el uso de la IA. Esto incluye consideraciones sobre la equidad, transparencia, privacidad, seguridad, responsabilidad y el impacto social de los sistemas de IA. La ética de la IA busca garantizar que la tecnología se utilice de manera ética y responsable, teniendo en cuenta sus posibles implicaciones para los individuos, las comunidades y la sociedad en su conjunto.
Se refiere a la presencia de prejuicios en los resultados de los algoritmos de inteligencia artificial. Estos prejuicios son el resultado de sesgos existentes en los datos utilizados para entrenar el algoritmo. Pueden llevar a decisiones discriminatorias o injustas, especialmente en sistemas que influyen en la toma de decisiones críticas, como el reclutamiento o la evaluación crediticia.
Es la tarea de identificar y clasificar objetos dentro de imágenes o videos. Es una tarea fundamental en la visión por computadora y se utiliza en una variedad de aplicaciones, como sistemas de seguridad, vehículos autónomos, reconocimiento facial, supervisión de tráfico, entre otros. Los algoritmos de detección de objetos identifican la presencia, ubicación y clase de objetos dentro de una imagen o secuencia de video.
También conocido como aumento de datos, es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para aumentar el tamaño del conjunto de datos mediante la aplicación de transformaciones a los datos existentes. Estas transformaciones pueden incluir rotaciones, traslaciones, zoom, volteos, cambios en el brillo, entre otros. El objetivo de la data augmentation es mejorar la generalización y el rendimiento del modelo al proporcionar más variedad en los datos de entrenamiento, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste.
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.
Es el proceso de eliminación de conexiones no esenciales en redes neuronales para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo. Durante el pruning, se identifican y eliminan las conexiones menos importantes o redundantes en la red neuronal, lo que reduce la complejidad del modelo y el costo computacional asociado con su ejecución. El pruning puede ayudar a mejorar la generalización del modelo y reducir el riesgo de overfitting.
Arquitectura de red neuronal profunda
diseñada para mejorar la eficiencia
computacional y el rendimiento en
tareas de visión por computadora,
como la clasificación de imágenes.
Esta arquitectura utiliza módulos de
convolución múltiple con diferentes
tamaños de filtro en paralelo para
capturar características a diferentes
escalas. La Inception Network ha sido
utilizada con éxito en competiciones de
reconocimiento de imágenes, como el
desafío ImageNet.
TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.
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