# data[].attributes.body
La Inteligencia Artificial (IA) es la disciplina de la informática que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como razonar, aprender y resolver problemas.

# data[].attributes.body
El término 'inteligencia artificial' fue definido en 1956. Desde entonces ha evolucionado, incorporando enfoques como el aprendizaje automático y profundo.

# data[].attributes.body
La IA puede aprender de datos y experiencias previas, permitiendo mejorar su desempeño en tareas específicas sin ser programada explícitamente para cada caso.

# data[].attributes.body
Una característica central de la IA es su capacidad para detectar regularidades y patrones en grandes volúmenes de datos.

# data[].attributes.body
La IA permite automatizar tareas repetitivas o complejas, potenciando la productividad y reduciendo errores humanos.

# data[].attributes.headline
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

# data[].attributes.subject
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

# data[].attributes.body
El aprendizaje supervisado usa ejemplos etiquetados para aprender, mientras que el no supervisado identifica patrones en datos sin etiquetas.

# data[].attributes.body
Inspiradas en el cerebro humano, las redes neuronales son modelos computacionales esenciales para el aprendizaje profundo.

# data[].attributes.body
La IA suele procesar grandes volúmenes de datos (Big Data), extrayendo información útil para la toma de decisiones.

# data[].attributes.body
El PLN permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano, como en chatbots o asistentes virtuales.

# data[].attributes.body
Es crucial reflexionar sobre el impacto social, la privacidad y los posibles sesgos al desarrollar y utilizar sistemas de IA.