Curso acelerado de IA: Terminología básica para inversores en inteligencia artificial - Instituto Americano para Inversores en Cripto

Curso acelerado de IA: Terminología básica para inversores en inteligencia artificial – Instituto Americano para Inversores en Cripto

Sello de tiempo: 26 de mayo de 2023 12:43 p.m.
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Una de mis principales reglas para los inversores en activos digitales es poder explicar sus inversiones, pero con el avance de la IA tan rápido como la inteligencia artificial, es más fácil decirlo que hacerlo.

Especialmente con frases como aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural que se lanzan como si fueran inglés básico.

La curva de aprendizaje de la IA puede ser aún más pronunciada para los nuevos inversores. Cuando entré por primera vez en este mercado, entendí quizás el 10% de lo que estaba leyendo. Pero una vez que pude definir algo de la jerga básica relacionada con la IA, fue cuando finalmente comprendí la magnitud de lo que esta tecnología podría hacer. Y luego Pude explicar mis inversiones.

Para ayudarlo a hacer lo mismo, preparé tarjetas con terminología básica de IA para ayudarlo a comprender cómo funciona y por qué es valioso.

También hay un video rápido que quiero que vea donde lo guiaré a través de cada definición y le proporcionaré ejemplos de cómo se relaciona con la IA.

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Paso Uno: Comience viendo el curso intensivo de 15 minutos donde cubriré 16 definiciones básicas que todo inversor en IA debería saber.

Paso Dos: Use las tarjetas de memoria flash a continuación para estudiar estas definiciones. No tienes que memorizarlos a la perfección, pero deberías poder explicar los términos a otra persona.

Aquí están las definiciones para que usted haga referencia:

  1. Aprendizaje automático: Un subconjunto de IA que involucra el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin estar programadas explícitamente para hacerlo.
  2. Aprendizaje profundo: Un subconjunto de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas para permitir que las computadoras aprendan de grandes cantidades de datos no estructurados.
  3. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Un subconjunto de IA que implica enseñar a las máquinas a comprender, interpretar y responder al lenguaje humano.
  4. Robótica: Un campo de la IA que implica el diseño y desarrollo de robots, que son máquinas que pueden realizar tareas de forma autónoma o con guía humana.
  5. Visión por computador: Un subconjunto de IA que implica enseñar a las computadoras a interpretar y analizar imágenes y videos.
  6. Redes neuronales: Un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y función del cerebro humano.
  7. Aprendizaje reforzado: Un tipo de aprendizaje automático que implica capacitar a los agentes para que tomen medidas en un entorno para maximizar una señal de recompensa.
  8. Generación de lenguaje natural (NLG): Un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica enseñar a las máquinas a generar un lenguaje similar al humano.
  9. Sistemas expertos: Sistemas de IA que imitan las habilidades de toma de decisiones de un experto humano en un dominio particular.
  10. Procesamiento de datos: El proceso de descubrir patrones e ideas en grandes conjuntos de datos utilizando métodos estadísticos y computacionales.
  11. Big Data: Conjuntos de datos extremadamente grandes que se pueden analizar para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento y las interacciones humanas.
  12. Ética de la Inteligencia Artificial: El estudio de las implicaciones éticas, sociales y políticas de los sistemas y aplicaciones de IA.
  13. IA explicable: Sistemas y modelos de IA que pueden proporcionar explicaciones o justificaciones para sus decisiones o predicciones.
  14. Redes adversarias generativas (GAN): Un tipo de modelo de aprendizaje profundo que involucra dos redes neuronales, una que genera datos falsos y la otra que distingue entre datos reales y falsos.
  15. Redes neuronales convolucionales (CNN): un tipo de red neuronal que se usa comúnmente para el reconocimiento de imágenes y tareas de visión por computadora.
  16. Alucinaciones (en IA): El fenómeno en el que un modelo de lenguaje grande genera un texto que parece ser coherente y significativo, pero que en realidad no se basa en la realidad ni se basa en información fáctica.

Aprenda estos términos y estará en camino de convertirse en un experto en inversiones de IA.

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Mantente líquido,

Jefe de criptoestrategas, Instituto Americano para Inversores en Cripto

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