El auge de la inteligencia artificial es posiblemente es un fenómeno tecnológico muy destacado y mantenerse al tanto de estas transformaciones se vuelve un desafío dada la gran cantidad de información disponible.
En medio de este extenso flujo de datos, se vuelve crucial adquirir un conocimiento sólido del lenguaje técnico y comprender el significado de términos como aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
1. Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (#IA) es un campo de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas y tecnologías capaces de realizar tareas que, cuando se ejecutan por parte de seres humanos, requieren de inteligencia. Esto incluye la capacidad de aprender, razonar, resolver problemas, entender lenguaje natural y percepción, entre otras habilidades cognitivas. La IA busca simular el pensamiento y la toma de decisiones humanas a través de algoritmos y modelos computacionales.
2. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (Machine Learning en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento en tareas específicas a través de la experiencia y el análisis de datos, sin necesidad de una programación explícita. En esencia, el aprendizaje automático busca capacitar a las máquinas para que puedan reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos.
3. Aprendizaje profundo.
El aprendizaje profundo (Deep Learning en inglés) es una subdisciplina del aprendizaje automático que se centra en el entrenamiento de redes neuronales artificiales profundas, también conocidas como redes neuronales profundas. Estas redes están diseñadas para modelar y resolver problemas complejos y realizar tareas de procesamiento de datos que involucran una gran cantidad de características o variables.
El aprendizaje profundo se caracteriza por tener múltiples capas ocultas en su arquitectura, lo que le permite aprender automáticamente representaciones jerárquicas de datos a diferentes niveles de abstracción. Esto significa que estas redes pueden aprender características simples en las primeras capas y luego construir representaciones más complejas en las capas subsiguientes.
4. Redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales (RNA), también conocidas como redes neuronales o simplemente redes neuronales, son un componente fundamental en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Están inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano y están diseñadas para realizar tareas de procesamiento de información de manera similar a la forma en que las neuronas biológicas procesan señales en el cerebro.
5. Procesamiento de lenguaje natural
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es un campo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje natural de manera similar a como lo hacen los humanos.
6. Visión por computadora.
La visión por computadora es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas y algoritmos que permiten a las computadoras interpretar y comprender el contenido visual del mundo real. Esto incluye el procesamiento y análisis de imágenes y videos para reconocer objetos, patrones, rostros, texto y mucho más.
7. Reconocimiento por voz
El reconocimiento por voz es una tecnología que permite a las computadoras y dispositivos electrónicos convertir el habla humana en texto escrito o comandos digitales. Se basa en el procesamiento de señales de audio y el procesamiento de lenguaje natural para interpretar y transcribir lo que se dice en un formato que las máquinas pueden comprender y utilizar.
8. Minería de datos
También conocida como data mining en inglés, es un proceso de descubrimiento y extracción de patrones, información y conocimiento útil a partir de grandes conjuntos de datos. Este campo se encuentra en la intersección de la estadística, la inteligencia artificial y la gestión de bases de datos. Su objetivo es revelar información oculta o relaciones significativas que pueden ayudar a tomar decisiones informadas.
En síntesis, la automatización de procesos robóticos (#RPA, por sus siglas en inglés, Robotic Process Automation) es una tecnología accesible que utiliza robots de software o “bots” para automatizar tareas repetitivas, reglas y procesos de negocios que normalmente requieren la intervención humana en sistemas de software y aplicaciones. Estos bots pueden realizar una amplia variedad de tareas, desde la entrada de datos y la extracción de información de documentos hasta la realización de cálculos y la comunicación con sistemas externos.