Glosario: El mundo de la Inteligencia Artificial
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Obras de arte creadas por IA o con ayuda de sistemas de IA mediante algoritmos generativos, fusionando la creatividad humana con las capacidades de la inteligencia artificial.
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La presencia de preferencias injustas o no equitativas en los modelos de IA, a menudo reflejando sesgos humanos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados discriminatorios.
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Herramientas para que artistas y creadores colaboren con IA, generando contenido innovador.
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Aborda el desarrollo, implementación y uso responsables de las tecnologías de IA, considerando preocupaciones sobre privacidad, parcialidad, transparencia y responsabilidad.
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Pretende hacer comprensibles y transparentes los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA, esencial para generar confianza y comprender su comportamiento, especialmente en aplicaciones críticas.
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Preocupaciones sobre la generación sesgada de contenido, implementación responsable de la IA y su impacto en la sociedad y la industria del arte.
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Simulación de procesos de inteligencia humana mediante algoritmos en sistemas informáticos, con el objetivo de desarrollar máquinas capaces de realizar tareas como aprendizaje, razonamiento, percepción visual y procesamiento del lenguaje natural.
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Modelos computacionales inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Las ANNs consisten en capas de nodos interconectados, llamados neuronas, que procesan información de manera paralela.
Estas redes se utilizan en el campo de la Inteligencia Artificial para tareas como reconocimiento de patrones, clasificación y procesamiento de datos, siendo fundamentales en el aprendizaje profundo (Deep Learning).
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Un conjunto de reglas y herramientas que permite a distintos programas comunicarse entre sí. En IA generativa, las API se utilizan para acceder y utilizar modelos y servicios de IA de manera más sencilla, permitiendo la integración de capacidades avanzadas en aplicaciones y sistemas.
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Redes neuronales utilizadas en el aprendizaje no supervisado que comprimen y reconstruyen datos, aprendiendo representaciones latentes.
