IA para Imágenes

  Investigación teórica 

 La inteligencia artificial que genera imágenes representa uno de los avances notables en el campo de la informática, la IA actualmente tiene la capacidad de crear imágenes ha revolucionado campos como diseño gráfico, arte y entretenimiento, se basa en conceptos avanzados de aprendizaje automático y algoritmos sofisticados, para así crear imágenes realistas o fantásticas a partir de la descripción con textos. 

 Aprendizaje profundo 

 Es un método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos, este es una forma de aprendizaje automático que usa redes neuronales con varias capas profundas entre los nodos de entrada y salida, se crea un modelo que se puede usar para realizar predicciones preciosas según los datos ingresados. El aprendizaje profundo utiliza las redes neuronales, la salida de cada capa ingresa en la entrada de la siguiente, en cada uno de los ciclos existe una retroalimentación sobre la precisión de las predicciones del modelo para efectuar cambios en el peso de la conexión. Los modelos del aprendizaje profundo son capaces de reconocer patrones complejos en imágenes textos, fondos y otros datos con la finalidad de generar información y predicciones precisas. 

 Redes Neuronales 

 Las redes neuronales en la aplicación de imágenes de la IA se utilizan para la clasificación de imágenes, procesan los datos de imagen y extraen características relevantes a diferentes niveles. Las redes generativas adversariales son las que se utilizan para generar imágenes realistas. Estas redes consisten en dos partes: uno que crea las imágenes y el que discrimina partes de la imagen para realizar con más precisión lo que se está pidiendo, lo que resulta un aprendizaje competitivo produciendo imágenes cada vez más realistas. Son fundamentales para el procesamiento de imágenes capaces de capturar patrones visuales complejos a través de varias capas de filtrado y abstracción. Se requiere de una cantidad de datos de alta calidad para que la IA pueda generar imágenes con exactitud de lo que se está pidiendo.

 Algoritmos: Un algoritmo es una serie de pasos organizados, que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico. Suelen basarse en reglas y se construyen mediante un procesamiento interactivo para reconocer patrones y hacer predicciones. Aprendizaje automático: Subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos. Conocido como machine learning se enfoca en la creación de algoritmos capaces de “aprender” de los datos que consumen, identifican patrones en los datos para después usarlos en la generación de predicciones. Estos algoritmos tienen la capacidad de ajustar sus acciones con base en los patrones identificados, conforme recaban más datos, mejoran sus resultados, a mayor experiencia, mayor precisión. Existen dos tipos de machine learning: aprendizaje automático supervisado y aprendizaje automático no supervisado, la diferencia entre los tipos de aprendizaje radica en que el primero requiere la intervención de un humano, mientras que el segundo funciona de manera completamente autónoma.

Visión por computadora La visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial asociado al análisis de imágenes y vídeos, que incluye un conjunto de técnicas que otorgan a la computadora la capacidad de «ver» y extraer información de aquello que se ha visto (IAAR, s.f.) La Visión por computadora consiste en la extracción automatizada de información de las imágenes. Por información podemos entender casi cualquier cosa; desde modelos 3D, posición de la cámara, reconocimiento de objetos, y agrupación y búsqueda de contenido. También puede incluir la deformación de las imágenes, la eliminación de ruidos y la realidad aumentada. Muchas veces la Visión por computadora trata de imitar a la visión humana, pero otras ves la geometría o un enfoque más estadístico puede ser fundamental para resolver un problema. La Visión por computadora contiene una mezcla de programación, modelado y matemática que lo convierte en un campo de estudio sumamente atractivo (IAAR, s.f.)