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Contenidos:Inteligencia artificial general
¿Qué es exactamente el aprendizaje profundo y por qué importa?
IA estrecha versus inteligencia general
Éxitos de IA estrechos
Límites de la IA actual
Requisitos para un aprendizaje amplio y profundo
Principales fronteras en investigación de aprendizaje profundo
Aprendizaje no supervisado
Redes Generativas Antagónicas
Autoencoders
Aprendizaje auto-supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Transferencia de aprendizaje
Aprendizaje multitarea
Meta aprendizaje
Redes modulares
Razonamiento de sentido común
Sentido común físico
Sentido común social
Sentido común temporal
Memoria y representación del conocimiento
Máquinas de Turing neuronales
Memoria temporal jerárquica
Redes relacionales
Aprendizaje continuo
Razonamiento y explicabilidad
Sistemas simbólicos
Sistemas híbridos
Razonamiento causal
Minería de argumentos
El largo camino por recorrer
El potencial futuro
Principios rectores
Reflexiones finales
Conclusión: Inteligencia artificial general
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Índice
