人工知能は、人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムを構築する方法を研究するコンピューターサイエンスの分野です。これには、学習、推論、計画、意思決定の能力が含まれます。人工知能トレーニングの主な方法は、深い学習、強化のための学習、監督された学習です。

ディープラーニングには、隠されたパターンを検出するために大量のデータを使用して訓練する人工ニューロンネットワークのモデルの構築が含まれます。これらのモデルは、人、動物、景観の写真などの現実的な画像を生成するように訓練できます。

強化学習とは、環境とやり取りするエージェントの形成を意味し、報酬を最大化するための決定を下す方法を学びます。これらのエージェントは、ビデオゲームなどの3次元環境で移動する方法を学ぶか、自律型車両を指示するためにトレーニングを受けることができます。

監視された学習は、ラベル付きデータを使用した人工知能モデルのトレーニングに基づいています。このモデルは、ラベル付けされていないデータの新しい例のラベルを予測することを学びます。これを使用して、画像を分類したり、説明ラベルを生成したりできます。
La Inteligencia Artificial es una rama de la informática que estudia cómo construir sistemas informáticos que puedan realizar tareas que requieren inteligencia humana. Esto incluye la capacidad de aprender, razonar, planificar y tomar decisiones. Los principales métodos de entrenamiento de Inteligencia Artificial son el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje supervisado.

El aprendizaje profundo involucra la construcción de modelos de redes neuronales artificiales que se entrenan usando grandes cantidades de datos para detectar patrones ocultos. Estos modelos pueden ser entrenados para generar imágenes realistas, como fotografías de personas, animales y paisajes.

El aprendizaje por refuerzo implica la formación de un agente que interactúa con su entorno para aprender como tomar decisiones para maximizar una recompensa. Estos agentes pueden ser entrenados para aprender cómo moverse en un entorno tridimensional, como un videojuego, o para dirigir un vehículo autónomo.

El aprendizaje supervisado se basa en el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial con datos etiquetados. El modelo aprende a predecir la etiqueta para nuevos ejemplos de datos no etiquetados. Esto se puede usar para clasificar imágenes o generar etiquetas descriptivas.