IA (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)

1. Procesamiento de datos: Capacidad de analizar grandes cantidades de información.

2. Redes neuronales: Simulan el funcionamiento del cerebro humano para el procesamiento de información.

3. IA General: Aspira a realizar cualquier tarea cognitiva que un humano puede hacer (aún en desarrollo).

4. Visión artificial: Sistemas que "ven" e interpretan el mundo a través de cámaras y sensores.

5. Automatización: Usada en robótica y procesos industriales para realizar tareas sin intervención humana.

6. Eficiencia: Mejora la productividad en diversas industrias.

7. Impacto en la sociedad: Desafíos éticos y sociales relacionados con el uso de IA, como el desplazamiento de empleos.

8. Big Data: Alimenta a la IA con grandes volúmenes de datos para su aprendizaje.

9. Aprendizaje automático (Machine Learning): Mejora su rendimiento a medida que procesa más datos y aprende de ellos.

10. Toma de decisiones: Automatización de procesos de toma de decisiones mediante algoritmos complejos.

11. IA Específica: Diseñada para realizar una tarea en particular (ej. reconocimiento facial, asistentes virtuales).

12. Reconocimiento de voz: Asistentes como Siri o Alexa pueden entender y responder a comandos de voz.

13. Innovación: Transforma sectores como la medicina, transporte y educación.

14. Computación en la nube: Proporciona la infraestructura necesaria para que la IA funcione eficientemente.