Glosario de términos

Glosario de Inteligencia Artificial (IA)

A

  • Aprendizaje Automático 🤖: La IA aprende de datos sin ser programada explícitamente.
  • Algoritmo 📊: Conjunto de reglas y procesos que sigue la IA para resolver problemas.
  • Automatización ⚙️: Uso de IA para realizar tareas sin intervención humana.

B

  • Big Data 📂: Conjunto masivo de datos utilizados para entrenar IA.
  • Bias (Sesgo) ⚖️: Distorsión en la IA causada por datos desbalanceados.
  • Bots 💬: Programas de IA diseñados para interactuar con usuarios, como chatbots.

C

  • Chatbot 💬: IA que simula conversaciones con humanos mediante texto o voz.
  • Cómputo en la Nube ☁️: Uso de servidores remotos para procesar datos de IA.
  • Convolución 📸: Técnica utilizada en redes neuronales para analizar imágenes.

D

  • Deep Learning (Aprendizaje Profundo) 🧠: Tipo avanzado de IA basado en redes neuronales.
  • Data Science (Ciencia de Datos) 🔬: Disciplina que extrae información útil de datos masivos.
  • Datos de Entrenamiento 📑: Información utilizada para enseñar a los modelos de IA.

E

  • Edge Computing 📱: Procesamiento de datos en dispositivos locales en lugar de la nube.
  • Explicabilidad en IA 🔍: Capacidad de un sistema para explicar sus decisiones.

F

  • Fine-Tuning 🛠️: Ajuste de modelos de IA para mejorar su rendimiento en tareas específicas.
  • Frameworks de IA 🏗️: Plataformas como TensorFlow o PyTorch para desarrollar modelos de IA.

G

  • Generación de Imágenes 🖼️: Uso de IA para crear imágenes realistas o artísticas.
  • GANs (Redes Generativas Antagónicas) 🎭: Tipo de IA que genera contenido nuevo a partir de datos.

H

  • Heurística 🧩: Métodos simplificados que ayudan a la IA a tomar decisiones rápidas.
  • Hiperparámetros 🎛️: Configuraciones que afectan el aprendizaje de un modelo de IA.

I

  • Inteligencia Artificial 🌐: Simulación de inteligencia humana en máquinas.
  • Inferencia de IA ⚡: Proceso de aplicar un modelo entrenado para hacer predicciones.

J

  • Jupyter Notebook 📓: Entorno interactivo para programar modelos de IA.

K

  • K-Means 📊: Algoritmo de aprendizaje no supervisado para agrupar datos.
  • Knowledge Graph (Grafo de Conocimiento) 🕸️: Representación de datos interconectados usada en IA.

L

  • Lenguaje Natural 🗣️: Capacidad de la IA para comprender y generar texto o voz.
  • Librerías de IA 📚: Colecciones de herramientas para desarrollar modelos, como Scikit-learn.

M

  • Modelos de IA 🎭: Conjuntos de algoritmos entrenados para realizar tareas específicas.
  • Machine Learning (Aprendizaje Automático) 🤖: Rama de la IA que permite a los sistemas aprender de datos.

N

  • Neural Networks (Redes Neuronales) 🔗: Algoritmos inspirados en el cerebro humano para el aprendizaje automático.
  • NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural) 🗨️: Tecnología de IA que interpreta y genera texto.

O

  • Optimización de Modelos 📈: Técnicas para mejorar la precisión y eficiencia de la IA.
  • Overfitting (Sobreajuste) 🚧: Cuando un modelo aprende demasiado de los datos y pierde capacidad de generalización.

P

  • Predicción de Datos 🔮: Uso de IA para anticipar resultados futuros basados en patrones.
  • Perceptrón ⚙️: Modelo básico de redes neuronales artificiales.

Q

  • Quantum AI 🧬: Aplicación de la computación cuántica en inteligencia artificial.
  • Q-Learning 🎮: Algoritmo de aprendizaje por refuerzo para optimizar decisiones.

R

  • Redes Neuronales Recurrentes 🔄: Tipo de IA utilizada en procesamiento de texto y voz.
  • Reconocimiento Facial 📷: Uso de IA para identificar rostros en imágenes o videos.

S

  • Sesgo Algorítmico ⚠️: Distorsión en la IA debido a datos de entrenamiento limitados o desbalanceados.
  • Supervised Learning (Aprendizaje Supervisado) 🎯: Método de entrenamiento con datos etiquetados.

T

  • Transfer Learning 🔄: Uso de modelos preentrenados para nuevas tareas.
  • TTS (Text-to-Speech) 🗣️: Conversión de texto a voz usando IA.

U

  • Unsupervised Learning (Aprendizaje No Supervisado) 🧩: Método de IA donde el sistema encuentra patrones sin datos etiquetados.
  • Uso Ético de la IA ⚖️: Aplicación de inteligencia artificial con responsabilidad y transparencia.

V

  • Visión por Computadora 👀: Habilidad de la IA para interpretar imágenes y videos.
  • Validación de Modelos ✅: Proceso para verificar que un modelo de IA funciona correctamente.

W

  • Watson AI 🤵: Plataforma de inteligencia artificial desarrollada por IBM.
  • Weight (Peso) ⚖️: Parámetro ajustable en redes neuronales que influye en el aprendizaje.

X

  • XAI (Explainable AI) 🔎: Inteligencia artificial explicable, que permite comprender sus decisiones.

Y

  • YOLO (You Only Look Once) 📸: Algoritmo de IA para reconocimiento de objetos en tiempo real.

Z

  • Zero-Shot Learning 🚀: Capacidad de la IA para realizar tareas sin entrenamiento previo en datos específicos.