Curso Básico de IA

Este glosario reúne los términos más importantes relacionados con la Inteligencia Artificial, ofreciendo definiciones claras y accesibles para ayudarte a comprender los fundamentos y aplicaciones de la IA. Desde conceptos básicos como algoritmos y datasets, hasta enfoques más avanzados como redes neuronales o aprendizaje profundo, aquí encontrarás una referencia rápida para afianzar tu conocimiento sobre esta revolucionaria disciplina.

Definiciones Clave

Algoritmo

Conjunto de pasos lógicos y bien definidos que una computadora sigue para resolver un problema o realizar una tarea específica.
Ejemplo: Un motor de búsqueda usa un algoritmo para indexar y clasificar las páginas web más relevantes.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Subcampo de la IA que permite a los sistemas “aprender” a partir de datos, mejorando su desempeño sin ser programados explícitamente para cada nueva situación.
Ejemplo: Netflix analiza tus patrones de visualización para recomendarte series o películas que se ajustan a tus gustos.

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Rama del aprendizaje automático que usa redes neuronales con múltiples capas (deep neural networks) para extraer características y patrones de datos de gran complejidad, como imágenes, audio o texto.
Ejemplo: Reconocimiento facial en tu teléfono que desbloquea el dispositivo usando un modelo de red neuronal entrenado en miles de rostros.

Redes Neuronales Artificiales (ANN – Artificial Neural Networks)

Modelos computacionales inspirados en la estructura del cerebro humano. Se componen de “neuronas” artificiales conectadas, capaces de “aprender” a reconocer patrones a través de grandes cantidades de datos.
Ejemplo: Se usan en asistentes de voz para entender comandos de lenguaje natural.

Dataset (Conjunto de Datos)

Conjunto estructurado de información que se utiliza para entrenar, validar o probar un modelo de IA. Puede incluir datos numéricos, textos, imágenes o señales de audio, entre otros tipos.
Ejemplo: Un dataset de miles de radiografías para un modelo que detecta neumonía.

Sesgo en IA (Bias)

Tendencia o prejuicio en los datos o en los algoritmos que puede llevar a resultados inexactos o discriminatorios. Ocurre cuando el modelo hereda limitaciones o desigualdades presentes en el conjunto de datos.
Ejemplo: Un sistema de reclutamiento que favorece currículums de cierto perfil por tener mayor representación histórica en los datos.

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP – Natural Language Processing)

Rama de la IA enfocada en permitir que las computadoras entiendan, interpreten y generen lenguaje humano de forma coherente y útil.
Ejemplo: Asistentes virtuales como Siri o Alexa, que responden a preguntas o realizan acciones a partir de comandos de voz.

Inteligencia Artificial Fuerte (Strong AI)

Visión de la IA donde las máquinas serían capaces de realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda desempeñar, incluyendo la autoconciencia y la adaptabilidad general. Aún no existe en la práctica.
Ejemplo: Un robot que razona, aprende y experimenta emociones como una persona (escenario todavía teórico y de ciencia ficción).

Inteligencia Artificial Débil (Narrow AI)

Enfoque de la IA diseñado para realizar tareas muy concretas de forma eficaz, sin tener consciencia o habilidades generales.
Ejemplo: Un sistema que clasifica correos electrónicos en “spam” o “no spam”.

Entrenamiento de IA

Proceso donde un modelo analiza un conjunto de datos etiquetados para reconocer patrones y predecir resultados. Incluye iteraciones en las que se ajustan parámetros para mejorar la precisión.
Ejemplo: Subir miles de imágenes de gatos para que un sistema aprenda a distinguirlos de otros animales.

Aprendizaje Supervisado

Método de entrenamiento en el que el modelo recibe ejemplos con sus respectivas etiquetas (por ejemplo, imágenes clasificadas como “perros” o “gatos”) y aprende a partir de esos casos.
Ejemplo: Un algoritmo que predice si un cliente se atrasará en un pago basándose en historiales de crédito etiquetados como “pago a tiempo” o “atrasado”.

Aprendizaje No Supervisado

El modelo se entrena con datos sin etiquetar, buscando patrones o agrupamientos por sí mismo. Se emplea para descubrir estructuras ocultas o segmentar clientes sin un criterio predefinido.
Ejemplo: Una IA que clasifica clientes en distintos grupos de comportamiento de compra, sin instrucciones previas.

Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning)

Técnica en la que un agente aprende a través de prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones en un entorno.
Ejemplo: Un programa que juega ajedrez y mejora tras cada partida, basándose en si gana o pierde.

¿Por qué es Importante este Glosario?

Conocer estos términos te permitirá comprender mejor los fundamentos de la IA y comunicarte con expertos y colegas de forma más precisa. Además, te ayudará a identificar cómo cada concepto encaja en la estructura de un proyecto de IA: desde la recolección de datos hasta la puesta en producción y supervisión de los modelos.