INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Algoritmos

1.1. Tipos: Algoritmos de búsqueda, clasificación, optimización.

1.2. Aplicación: Resolver problemas y tomar decisiones basadas en datos.

2. Redes Neuronales

2.1. Definición: Modelos computacionales inspirados en el cerebro humano, formados por nodos (neuronas) interconectados.

2.2. Tipos: Redes neuronales artificiales, redes convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN).

2.3. Aplicación: Reconocimiento de patrones, clasificación, predicción.

2.4. Development

3. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

3.1. Definición: Rama de la IA que permite a las máquinas aprender sin ser programadas explícitamente.

3.2. Supervisado: El modelo aprende de datos etiquetados.

3.3. No supervisado: El modelo encuentra patrones en datos no etiquetados.

4. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

4.1. Definición: Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para aprender de grandes cantidades de datos.

4.2. Características: Requiere grandes cantidades de datos, uso intensivo de recursos computacionales.

4.3. Aplicación: Reconocimiento de voz, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural.

5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

5.1. Análisis de sentimientos.

5.2. Traducción automática.

5.3. Respuestas automáticas (chatbots).

6. Visión Computacional

6.1. Reconocimiento de objetos.

6.2. Segmentación de imágenes.

6.3. Detección de rostros y emociones.