Se refiere a un enfoque de la inteligencia artificial (IA) que utiliza redes neuronales profundas para aprender y resolver problemas complejos. Las redes neuronales profundas son una arquitectura de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas para procesar y analizar grandes cantidades de datos.
Son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se basa en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Este tema puede incluir la arquitectura de redes neuronales, los algoritmos de entrenamiento, las aplicaciones de redes neuronales en el procesamiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, entre otros.
Es un enfoque de aprendizaje automático que se basa en la idea de que un agente (como un robot o un programa de computadora) puede aprender a través de la interacción con un entorno. Este tema puede incluir la teoría detrás del aprendizaje por refuerzo, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, las aplicaciones en robótica y juegos, y los desafíos en la implementación del aprendizaje por refuerzo en la vida real.
Es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en la comprensión y la generación de lenguaje humano. Este tema puede incluir la representación del lenguaje, el análisis sintáctico y semántico, la generación de lenguaje, las aplicaciones de PLN en chatbots, asistentes virtuales, traducción automática, entre otros.
