Inteligencia Artificial

Tipo de aprendizaje que utiliza redes neuronales artificiales para identificar patrones en los datos

• Aprendizaje automático

• Aprendizaje profundo

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje NO supervisado

Simulan el funcionamiento del cerebro humano para procesar información, resolver problemas y tomar decisiones

• RNA

• CNN

• RNN

• Ninguna es correcta

Especializadas en el procesamiento de datos visuales, como imágenes y videos, para tareas como el reconocimiento de objetos

• RNA

• CNN

• RNN

• Ninguna es correcta

Diseñadas para el procesamiento de secuencias de datos, como texto o voz, para tareas como el lenguaje natural y la predicción de series de tiempo

• RNA

• CNN

• RNN

• Ninguna es correcta

Permite a los sistemas identificar y reconocer rostros humanos en imágenes y videos mediante algoritmos especializados

• Reconocimiento de patrones

• Reconocimiento de algoritmos

• Reconocimiento facial

• Reconocimiento visual

Son agentes que mantienen un modelo interno del mundo para manejar entornos parcialmente observables

• Agente reactivo simple

• Agente basado en objetivos

• Agente basado en modelos

• Agente reactivo múltiple

Se centra en la interacción entre las computadoras y los seres humanos a través del lenguaje natural

• CNN

• RLN

• LNS

• PLN

Estudia la estructura gramatical de las oraciones, identificando las relaciones entre las palabras

• Análisis semántico

• Análisis sintactico

• Análisis jerarquico

• Stemming

Se ocupa del significado de las palabras y las oraciones, tratando de entender el contexto y la intención detrás del lenguaje

• Análisis lexico

• Análisis sintáctico

• Análisis semantico

• Análisis jerárquico

Consiste en el análisis interno de las palabras que forman oraciones

• Tokenización

• Desambiguación

• Stemming

• Análisis léxico