Glosario de Inteligencia Artificial Para Principiantes

1. API: Interfaz de programación de aplicaciones. Un conjunto de reglas que permiten que dos programas se comuniquen entre sí. Las API se utilizan para acceder a datos y funcionalidades de otros programas.

2. Aprendizaje automático: Un campo de la IA que permite a las computadoras aprender sin ser programadas explícitamente. Las computadoras aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo.

3. Aprendizaje profundo: Un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los datos. Las redes neuronales están inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano.

4. Big data: Grandes conjuntos de datos que son demasiado complejos para ser analizados con métodos tradicionales. La IA se utiliza a menudo para analizar big data y extraer información útil.

5. Chatbot: Un programa de computadora que simula una conversación con un usuario humano. Los chatbots se utilizan a menudo en aplicaciones de servicio al cliente.

6. Datos: Información en bruto que se puede utilizar para entrenar modelos de IA. Los datos pueden ser estructurados (como números en una base de datos) o no estructurados (como texto o imágenes).

7. Ingeniería de Prompts: El proceso de crear y optimizar prompts para obtener mejores resultados de un modelo de lenguaje de gran tamaño.

8. Hiperparámetros: Ajustes que controlan el comportamiento de un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros se ajustan durante el entrenamiento del modelo para optimizar su rendimiento.

9. Inteligencia artificial estrecha (IA débil): Se refiere a la IA que está diseñada para realizar una tarea específica. La mayoría de las aplicaciones de IA actuales son IA débil.

10. Inteligencia artificial general (IAG): Se refiere a una IA hipotética que sería tan inteligente como un humano en todos los aspectos. La IAG aún no se ha logrado.

11. Machine learning: Un término que se utiliza a menudo indistintamente con "aprendizaje automático".

12. Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM): Modelos de IA que han sido entrenados en grandes cantidades de datos de texto. Los LLM pueden generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder preguntas de manera informativa.

13. Modelo de IA: Un programa de computadora que ha sido entrenado en datos para realizar una tarea específica.

14. Prompt (indicación): Un texto que se proporciona a un modelo de lenguaje de gran tamaño para guiarlo en la generación de texto. El prompt puede ser una pregunta, una instrucción o una descripción de lo que se desea que el modelo genere.

15. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Un campo de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.

16. Redes neuronales artificiales: Algoritmos que están inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales se utilizan a menudo en el aprendizaje profundo.

17. Robótica: Un campo de la ingeniería que se ocupa del diseño, construcción, operación y aplicación de robots. La IA se utiliza a menudo para controlar robots.

18. Visión artificial: Un campo de la IA que permite a las computadoras "ver" y comprender el mundo que las rodea. La visión artificial se utiliza en una variedad de aplicaciones, como el reconocimiento facial y el control de calidad