1. Inteligencia Artificial (IA): Es el campo de estudio enfocado en la creación de máquinas y programas capaces de realizar tareas que requieren la intervención de la inteligencia humana, tales como el aprendizaje, la percepción y la toma de decisiones.
2. Aprendizaje automático: Rama de la IA que se basa en el desarrollo de algoritmos y modelos matemáticos que permitan a las máquinas aprender de manera autónoma mediante la experiencia y sin tener que ser programadas explícitamente para ello.
3. Redes neuronales: Tipo de modelo matemático utilizado en el aprendizaje automático y que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por un conjunto de unidades (neuronas) interconectadas, que reciben, procesan y transmiten información.
4. Aprendizaje supervisado: Variante técnica del aprendizaje automático en la cual se entrena a un modelo utilizando ejemplos etiquetados, es decir, ejemplos que ya tienen una respuesta conocida. El objetivo es que el modelo pueda predecir la etiqueta adecuada para nuevos ejemplos.
5. Aprendizaje no supervisado: A diferencia del aprendizaje supervisado, en esta modalidad no se proporcionan ejemplos etiquetados al modelo. En su lugar, el modelo busca encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos sin ninguna guía previa.
6. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Rama de la IA que se centra en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Se utiliza para desarrollar sistemas capaces de entender, interpretar y generar lenguaje humano natural.
7. Visión por ordenador: Campo de la IA que desarrolla algoritmos y modelos para que los ordenadores puedan entender y analizar imágenes y videos de manera similar a como lo haría una persona.
8. Robótica: Campo de estudio interdisciplinario que combina la IA con la ingeniería mecánica y eléctrica para diseñar y construir robots capaces de realizar tareas de manera autónoma.
9. Big Data: Conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren el empleo de las técnicas más avanzadas de procesamiento y análisis con el fin de extraer información y conocimiento valiosos.
10. Algoritmo: Serie de instrucciones o reglas bien definidas que se utilizan para resolver un problema o realizar una tarea específica. Los algoritmos son fundamentales en IA, dado que constituyen la base de los modelos y sistemas de IA.
11. Procesamiento de imágenes: Conjunto de técnicas y algoritmos utilizados para analizar y procesar imágenes digitales. Esta área de la IA es fundamental en la visión por ordenador y se utiliza en aplicaciones tales como reconocimiento facial, detección de objetos y diagnóstico médico.
