El aprendizaje profundo es una subdisciplina de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales artificiales multicapa (denominadas redes neuronales profundas) para modelar y resolver problemas complejos.
Inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, el aprendizaje profundo permite a las máquinas aprender de grandes cantidades de datos no estructurados (imágenes, texto, sonido) extrayendo automáticamente características relevantes sin necesidad de intervención humana.
Esta tecnología ha revolucionado sectores como la sanidad, las finanzas o el transporte, gracias a su capacidad para gestionar tareas que antes eran inaccesibles para los algoritmos tradicionales.
Un asistente virtual es un tipo avanzado de agente conversacional que utiliza la inteligencia artificial para proporcionar asistencia personalizada y proactiva a un usuario.
Aunque comparte similitudes con los agentes conversacionales en general, un asistente virtual se distingue por su capacidad para realizar una gama más amplia de tareas, comprender contextos complejos, aprender de las preferencias del usuario y anticiparse a sus necesidades. Los asistentes virtuales pueden interactuar mediante texto, voz o una combinación de ambos, y están diseñados para simplificar la vida del usuario automatizando tareas, facilitando información y ofreciendo asistencia personalizada.
Un asistente de voz es un programa informático que utiliza inteligencia artificial y combina el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de voz y la síntesis del habla para interactuar con los usuarios mediante comandos de voz. Estos...
Un sandbox es un entorno aislado y controlado que se utiliza para ejecutar, probar o analizar programas y archivos sospechosos sin riesgo para el sistema anfitrión.
El objetivo es evitar cualquier contaminación o compromiso del sistema principal limitando las acciones del programa sometido a prueba a un entorno confinado.
Con el auge de la IA, los entornos aislados están evolucionando para probar los modelos de IA antes de que entren en producción y protegerlos contra los ataques.
El sesgo en inteligencia artificial (IA) se refiere a la tendencia de un algoritmo a producir resultados o decisiones sesgados, favoreciendo o desfavoreciendo a determinados grupos o individuos.
Refleja sesgos humanos o fallos estructurales en los datos, los métodos de aprendizaje o el diseño de los modelos de IA. Estos sesgos pueden dar lugar a decisiones injustas, discriminatorias o inexactas, que afecten de forma desproporcionada a grupos o individuos concretos.
