results.
This graph shows how many times the word ______ has been mentioned throughout the history of the program.
Este texto explora la evolución de la inteligencia artificial (IA) a través de diferentes etapas del Deep Learning. Comienza con el Deep Learning 1.0, donde las redes neuronales estaban limitadas a tareas específicas y dependían de datos etiquetados. Luego se analiza el avance hacia el Deep Learning 2.0, donde el aprendizaje autosupervisado permite modelos fundacionales multitarea, capaces de aprender de manera más general y efectiva. Finalmente, se plantea un futuro donde el Deep Learning 3.0 utiliza el aprendizaje por refuerzo, permitiendo a las IA aprender y explorar sin datos predefinidos, lo que tiene implicaciones significativas para la robótica y el avance científico
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