¿Qué sabes de la inteligencia artificial? Aprende más sobre ella con esta biblioguía

¿Sabrías decir qué diferencia hay entre machine learning, deep learning y redes neuronales? Se oye hablar mucho de la inteligencia artificial (IA), pero entender bien cómo funciona puede ser un reto. Para ayudarte, el equipo de la Biblioteca, en colaboración con el profesor Carles Ventura, de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, ha preparado la guía Marco teórico de la inteligencia artificial, con contenidos que explican los conceptos clave de la IA, sus aplicaciones prácticas y los dilemas éticos que plantea.

Con esta guía podrás aprender las nociones básicas de la IA y resolver dudas comunes mediante fuentes de información seleccionadas por el equipo bibliotecario y el profesorado. Además de contenidos introductorios, también presenta bibliografía específica para profundizar en los aspectos más complejos.

¿Qué encontrarás en ella?

• Conceptos básicos: en este apartado se explican el significado y la evolución de la inteligencia artificial; los tipos de datos con los que se entrena, tanto estructurados como no estructurados, y los modelos algorítmicos utilizados para procesarlos, como las redes neuronales y los árboles de decisión. También cubre los prompts, que son las instrucciones que damos a los sistemas de IA para comunicarnos o pedir una acción.

Entre los recursos recomendados para ampliar información, está el libro Machine Learning Pocket Reference, una guía práctica y de consulta fácil disponible en la Biblioteca para la comunidad UOC.

• Tipos de aprendizaje: este apartado incluye información sobre el aprendizaje automático o machine learning, una de las ramas de la IA, y las metodologías específicas correspondientes (aprendizaje supervisado, semisupervisado, no supervisado y por refuerzo). También se dedica un bloque al aprendizaje profundo o deep learning, un subconjunto del aprendizaje automático que ha hecho posible avances como la conducción asistida.

Entre los recursos recomendados está el libro Introduction to Machine Learning with Python, también disponible en la Biblioteca, que combina teoría con explicaciones prácticas.

• Aplicaciones: este apartado incluye información sobre los campos de estudio de la IA; por ejemplo, los sistemas de recomendación (recommender systems), que permiten hacer recomendaciones personalizadas de películas, series o música en plataformas de streaming como Netflix o Spotify; el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que permite la interacción con asistentes virtuales o chatbots como ChatGPT, o bien la visión artificial (computer vision), utilizada, entre otros, para el análisis de imágenes.
• Ética y fiabilidad: en este apartado se exploran los retos éticos. Se comparten organizaciones, informes, modelos de autoevaluación y guías de empresas líderes en el sector tecnológico que giran alrededor de temas como la privacidad de los datos, los sesgos en los algoritmos y la transparencia en el desarrollo de modelos de IA.

Entra en la biblioguía y aprende más sobre la inteligencia artificial.