IA grado noveno

Conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas simular procesos cognitivos humanos como el razonamiento, el aprendizaje, la toma de decisiones o la percepción. Se usa para automatizar tareas, analizar grandes volúmenes de datos y crear sistemas inteligentes que pueden adaptarse y mejorar con el tiempo.

Es una base de datos distribuida y segura que almacena información en bloques enlazados entre sí. En IA, puede utilizarse para garantizar la transparencia, integridad y trazabilidad de los datos usados por los modelos, especialmente en contextos donde la confianza es crítica.

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Tecnología descentralizada

Subcampo de la IA que se centra en desarrollar algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin ser programadas explícitamente para cada tarea.

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Programas que se ejecutan automáticamente cuando se cumplen ciertas condiciones, sobre una red blockchain. Pueden integrarse con IA para automatizar decisiones basadas en datos o análisis, como liberar pagos si se cumplen ciertos resultados de un modelo de predicción.

Conjunto de técnicas para proteger la información mediante el cifrado. En IA, se usa para asegurar la privacidad de los datos y proteger modelos ante ataques o accesos no autorizados.

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Datos distribuidos

Capacidad de seguir el rastro del origen, uso y transformación de los datos y decisiones. En IA, la trazabilidad permite saber cómo se entrenó un modelo, con qué datos, y cómo llegó a una determinada predicción o decisión.

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Proceso de representar activos físicos o digitales mediante tokens en una blockchain. En IA, puede aplicarse para incentivar el uso de modelos, compartir datos de forma segura o generar economías digitales basadas en contribuciones al entrenamiento de IA.

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es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales multicapa, llamadas redes neuronales profundas, para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano.

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