Fundamentos de Inteligencia Artificial

Aprendizaje automático (Machine learning :

Se refiere al desarrollo de algoritmos modelos que permiten las máquinas aprender partir de datos experiencia, sin necesidad de ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático se basa en técnicas como el reconocimiento de patrones, la regresión, la clasificación el clustering.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el análisis comprensión del lenguaje humano por parte de las máquinas

El NLP abarca tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática, la generación de texto la extracción de información de textos.

Redes neuronales artificiales

Son modelos matemáticos inspirados en la estructura funcionamiento del cerebro humano Estas redes consisten en capas de nodos interconectados, llamados neuronas artificiales, que procesan transmiten información Las redes neuronales son ampliamente utilizadas en el aprendizaje profundo deep learning en diversos problemas de reconocimiento de patrones clasificación.

Algoritmos de toma de decisiones

Se refieren los métodos técnicas utilizadas para que las máquinas puedan tomar decisiones óptimas razonables en base los datos la información disponible Estos algoritmos pueden ser basados en reglas, probabilísticos, de optimización de aprendizaje por refuerzo, entre otros.