Glosario

1. Inteligencia Artificial (IA): El campo de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas.

2. Aprendizaje Automático (Machine Learning): Un subcampo de la IA que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de datos y mejorar su rendimiento con la experiencia, sin programación explícita.

3. Redes Neuronales Artificiales: Modelos matemáticos inspirados en la estructura del cerebro humano que se utilizan en el aprendizaje profundo para tareas como reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural.

4. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Una rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a las máquinas comprender, interpretar y generar texto o voz de manera natural.

5. Visión por Computadora: Un campo de la IA que se enfoca en capacitar a las máquinas para interpretar y analizar imágenes y videos, permitiéndoles reconocer objetos, personas y escenas.

6. Robótica: La disciplina que combina la ingeniería y la IA para diseñar, construir y programar robots, máquinas autónomas capaces de realizar tareas físicas y cognitivas.

7. Algoritmos Genéticos: Un enfoque de la IA basado en la evolución biológica que utiliza algoritmos inspirados en la selección natural para resolver problemas de optimización y búsqueda.

8. Big Data: Conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren técnicas avanzadas de procesamiento y análisis, a menudo utilizados en aplicaciones de IA para entrenar modelos.

9. Deep Learning: Una rama del aprendizaje automático que se enfoca en redes neuronales profundas, capaces de aprender representaciones jerárquicas de datos, lo que les permite abordar tareas muy complejas.

10. IA Conversacional: Sistemas de IA diseñados para interactuar y comunicarse con humanos en lenguaje natural, como asistentes virtuales y chatbots.

11. Ética de la IA: Un campo emergente que se centra en abordar los dilemas éticos relacionados con la creación y el uso de sistemas de IA, incluyendo la equidad, la privacidad y la responsabilidad.

12. Automatización: La aplicación de la IA para realizar tareas de manera autónoma, reduciendo la intervención humana en procesos comerciales y de producción.

13. Realidad Aumentada (AR): Una tecnología que combina elementos del mundo real con elementos virtuales generados por computadora, a menudo utilizada en aplicaciones de IA para mejorar la percepción visual.

14. Machine Vision: Un subcampo de la visión por computadora que se enfoca en la capacidad de las máquinas para interpretar y comprender visualmente el entorno.

15. Clasificación: Un tipo común de tarea de aprendizaje automático en la que un algoritmo asigna una etiqueta o categoría a un conjunto de datos, como la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam.

16. Regresión: Otra tarea de aprendizaje automático que involucra la predicción de un valor numérico en función de datos de entrada, como predecir el precio de una casa en función de sus características.

17. Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Un tipo de red neuronal especialmente diseñada para el procesamiento de imágenes y la visión por computadora.

18. Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Un tipo de red neuronal utilizado para tareas secuenciales, como el procesamiento de lenguaje natural y la predicción de series temporales.

19. Modelo Generativo: Un tipo de modelo de IA que puede generar nuevos datos que se asemejan a los datos de entrenamiento, como la generación de texto o imágenes.

20. Bias (Sesgo): Un problema en la IA en el que los algoritmos pueden reflejar prejuicios humanos, lo que puede llevar a resultados injustos o sesgados.