🤖 Conceptos básicos de Inteligencia Artificial

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🤖 Conceptos básicos de Inteligencia Artificial

1. Inteligencia Artificial (IA)

Rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, reconocer patrones o comprender lenguaje.


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2. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender a partir de datos, sin estar programadas explícitamente. Se entrena un modelo con ejemplos para que luego pueda hacer predicciones o tomar decisiones.


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3. Redes Neuronales Artificiales

Modelos inspirados en el cerebro humano. Se componen de “neuronas” (nodos) interconectadas que procesan información en capas y permiten el reconocimiento de imágenes, voz o texto.


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4. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Tipo avanzado de machine learning que utiliza redes neuronales con muchas capas. Es la base de tecnologías como ChatGPT, reconocimiento facial, y vehículos autónomos.


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5. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Área que enseña a las computadoras a comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Se usa en traductores automáticos, chatbots, asistentes virtuales y análisis de sentimientos.


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6. Visión por Computadora

Permite a las máquinas “ver” y entender imágenes o videos, reconociendo objetos, personas o movimientos. Se aplica en medicina, seguridad y vehículos inteligentes.


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7. IA Generativa

Capaz de crear contenido nuevo: textos, imágenes, música o código. Ejemplos: ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Gemini, Claude. Aprende patrones y genera resultados originales.


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8. Sesgos y Ética en la IA

La IA puede heredar prejuicios humanos presentes en los datos. Por eso, la ética es esencial: transparencia, equidad, privacidad y responsabilidad social son temas centrales.


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9. Modelos de Lenguaje (LLM)

Sistemas que procesan grandes volúmenes de texto para predecir palabras y generar respuestas coherentes. Se entrenan con billones de parámetros (como GPT-5 o Gemini 1.5).


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10. IA Explicable (XAI)

Conjunto de métodos para que las decisiones de la IA sean comprensibles para humanos. Busca evitar el “caja negra” y aumentar la confianza en sistemas automáticos.


Referencias

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