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Breve introducción a las técnicas de IA - Coggle Diagram
Breve introducción a las técnicas de IA
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Es un tipo avanzado de AA, con muchas capas ocultas.
Ha logrado avances en: voz, imágenes, lenguaje y salud.
Incluye redes como:
RNP (neuronales profundas)
RNR (recurrentes, secuenciales)
RNC (convolucionales, imágenes)
RGA (generativas antagónicas)
RGA crea imágenes o textos nuevos y realistas.
Base de tecnologías como Deepfake, ChatGPT, AlphaZero.
IA Clásica (Simbólica / GOFAI)
Usa reglas “SI… ENTONCES…” para resolver tareas.
Se basa en conocimientos humanos codificados (ingeniería del conocimiento).
Muy usada en sistemas expertos (medicina, finanzas, manufactura).
Tiene poca flexibilidad y es difícil de actualizar.
No aprende por sí sola, requiere programación manual.
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
La IA aprende de datos, sin seguir reglas preprogramadas.
Existen tres tipos: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Aprende a predecir resultados o clasificar datos.
Depende totalmente del trabajo humano (etiquetado, selección, entrenamiento).
Muy utilizado en chatbots, reconocimiento de imágenes y predicciones.
Redes Neuronales Artificiales (RNA)
Se inspiran en el cerebro humano.
Compuestas por capas de entrada, ocultas y salida.
Aprenden ajustando conexiones internas (pesos).
No se puede saber fácilmente cómo llegan a sus decisiones.
Ejemplo: AlphaGo, IA que venció al campeón del juego Go.
