El deep learning y la IA generativa son dos ramas de la inteligencia artificial (IA) que tienen muchas aplicaciones. 🚀

El deep learning es una técnica que usa redes neuronales profundas, que son modelos matemáticos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, para aprender de grandes cantidades de datos y realizar tareas complejas, como reconocer objetos, voces, emociones, traducir idiomas, etc. 🧠

La IA generativa es una técnica que usa el deep learning para crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes, como imágenes, textos, música, etc. Por ejemplo, se puede generar una imagen de un paisaje que no existe, o una canción que nunca se ha escuchado, o una historia que nunca se ha escrito. 🎨

Los avances en el deep learning y la IA generativa se deben a la mejora de las capacidades de computación y almacenamiento, el uso de las GPUs (unidades de procesamiento gráfico), y el desarrollo de nuevos algoritmos y modelos. Estos avances han permitido resolver problemas que antes eran muy difíciles o imposibles, y han abierto nuevas posibilidades de innovación y transformación en diversos campos, como la robótica, la salud, la sostenibilidad, la educación, el arte, etc. 🌎

Si quieres saber más sobre el deep learning y la IA generativa, puedes consultar estos recursos:

• El estado de la IA en 2023: El año clave de la IA generativa: Un artículo que resume los resultados de una encuesta global sobre el uso y el impacto de la IA generativa en las organizaciones.

• Redes neuronales y deep learning y sientan las bases de la IA Gen: Una opinión que explica cómo el deep learning ha dado lugar a la IA generativa y cuáles son los retos y oportunidades que plantea.

• Más IA, aprendizaje profundo y datos en 2023: Un artículo que predice las tendencias y los avances en el campo de la IA para el año 2023.

• Mercado de la Inteligencia Artificial 2022 y computación acelerada: Un comunicado que analiza el papel de la computación acelerada en el desarrollo de la IA.