La inteligencia artificial, explicada para que la entienda cualquiera.

Campo de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como entender el lenguaje, reconocer imágenes o tomar decisiones.

Rama de la IA en la que un sistema aprende a hacer una tarea a partir de ejemplos, en lugar de seguir reglas escritas una a una por un programador.

Modelo matemático formado por capas de unidades sencillas conectadas entre sí, inspirado de forma muy libre en el cerebro, que aprende ajustando la fuerza de sus conexiones.

Modelo de IA entrenado con grandes colecciones de datos que aprende patrones del lenguaje y genera texto prediciendo, paso a paso, el siguiente token.

Fragmento de texto (una palabra, parte de una palabra o un signo) en el que un modelo de lenguaje divide lo que lee y escribe.

Texto (o imagen, o audio) que le das a un modelo de IA para indicarle qué quieres que haga.

Cuando un modelo de IA genera información falsa o inventada pero la presenta con total seguridad y apariencia de verdad.

Generación aumentada por recuperación: técnica en la que el modelo busca primero documentos relevantes y luego responde apoyándose en ellos.

Las ideas básicas sobre las que se apoya todo lo demás. (5 términos)

Cómo aprenden las máquinas a partir de datos. (18 términos)

La arquitectura y el equipo que hacen posible la IA moderna. (14 términos)

Cómo las máquinas leen, entienden y escriben texto. (11 términos)

Imágenes, audio, vídeo y texto creados por modelos. (4 términos)

Modelos que consultan información y ejecutan acciones. (7 términos)

Cómo se ajustan, comprimen y hacen más baratos los modelos. (6 términos)

Riesgos, sesgos y cómo conseguir que la IA haga lo que queremos. (7 términos)