No soy experto, pero vengo estudiando sobre IA y su cross con Blockchain y ciberseguridad🤖. Para poder arrancar de la base, acá voy a explicar algunos de los principales conceptos de Inteligencia artificial, desde machine learning hasta LLM (large language models).

• La AI se enfoca en crear sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye el reconocimiento de voz 🗣️, la toma de decisiones 🤔 y la comprensión del lenguaje natural 🗣️🌐.

• El machine learning es una técnica que permite que las máquinas aprendan de los datos 📊 en lugar de programarlas explícitamente. Esto les permite mejorar su precisión en tareas específicas a medida que se les proporcionan más datos 🤓.

• El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la AI que enseña a las máquinas a comprender el lenguaje humano 🧐. Esto permite que las máquinas realicen tareas como la traducción automática 🌐 y la clasificación de texto 📄.

• La inteligencia artificial general (AGI) es un nivel de inteligencia artificial hipotético en el que las máquinas pueden realizar cualquier tarea cognitiva que un ser humano pueda hacer 🤯.

• Los LLM (grandes modelos de lenguaje) son sistemas de AI que pueden generar texto que suena como si fuera escrito por un ser humano 🤯. Estos modelos son entrenados en enormes cantidades de datos de texto 📚 y pueden generar desde noticias 🗞️ hasta literatura 📖.

• Las redes neuronales son una técnica fundamental de AI que está inspirada en el funcionamiento del cerebro humano 🧠. Consiste en la interconexión de nodos que se activan en respuesta a entradas específicas, lo que les permite aprender y mejorar su precisión en tareas específicas.

• El deep learning es una técnica de AI que utiliza redes neuronales profundas para aprender y mejorar su precisión en tareas específicas, como la clasificación de imágenes 📷 o el procesamiento del lenguaje natural 🌐📄.

• Cuando hablamos de big data, nos referimos a la gran cantidad de datos que se generan en el mundo digital 📊. Estos datos son esenciales para el entrenamiento de sistemas de AI, ya que les permiten aprender y mejorar su precisión en tareas específicas 🤓.

• Aprendizaje supervisado: el modelo aprende a partir de datos etiquetados. Se usa para clasificar o predecir nuevas instancias. Por ejemplo, clasificar emails como spam o no spam, o poder diferenciar fotos de gatos y perros. 

• Aprendizaje no supervisado: el modelo aprende a partir de datos no etiquetados, sin conocimiento previo de las categorías. Se usa para descubrir patrones y estructuras en los datos. Por ejemplo, agrupar clientes por similitud en una base de datos de compras. 

• Aprendizaje por refuerzo: el modelo aprende a través de la interacción con el entorno. El agente recibe recompensas o castigos por las acciones tomadas. Se usa en aplicaciones donde la retroalimentación es tardía, como en robots que aprenden a caminar mediante ensayo y error. 

Estos son tan sólo algunos de los principales conceptos acerca de los que estuve investigando. Comentarios, ideas y correcciones son más que bienvenidas.