1.1. el estudio de los problemas éticos y sociales relacionados con el desarrollo y uso de la IA, incluyendo la privacidad, la seguridad y la responsabilidad.
2. Aprendizaje profundo:
2.1. una forma avanzada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para procesar grandes cantidades de datos y aprender patrones complejos.
3. Robótica:
3.1. el uso de la IA para controlar robots y sistemas autónomos, permitiéndoles realizar tareas complejas en entornos peligrosos o difíciles para los humanos.
4. Visión por computadora:
4.1. la capacidad de los algoritmos de IA para analizar y comprender imágenes y videos.
5. Aprendizaje automático:
5.1. la capacidad de los algoritmos de IA para aprender de los datos y mejorar su rendimiento a medida que reciben más información.
6. Redes neuronales:
6.1. modelos de IA inspirados en la estructura y función del cerebro humano, que utilizan capas de nodos interconectados para procesar información.
7. Procesamiento del lenguaje natural:
7.1. la capacidad de los algoritmos de IA para analizar, comprender y generar lenguaje humano, lo que permite la creación de chatbots y asistentes virtuales.
