Glossary

0-9

6DoF pose estimation 4D data 5G + AI 1-shot learning 0-shot learning 3D convolution 8-bit quantization 7D representation 2-stage detector 9-layer network

A

Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General Intelligence Autoencoder Attention Algorithm

B

Backpropagation BERT Bias Boosting Batch Normalization

C

Classifier / Classification CNN / Convolutional Neural Network Clustering Cross-Validation Chatbot

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch Explainable AI (XAI)

F

Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation Foundation Model

G

GAN / Generative Adversarial Network Gradient Descent Grounding Generative AI Graph Neural Network (GNN)

H

Hierarchical Model Heuristic Hallucination Hidden Layer Hyperparameter

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

Juxtaposition Jittering JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines

K

K-Shot Learning Kernel Trick K-means Clustering Knowledge Distillation KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Meta-learning Model Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

NLP / Natural Language Processing Novelty Detection / Anomaly Detection NLU / Natural Language Understanding Normalization Neural Network

O

Online Learning Objective Function One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Pretraining Pooling Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt

Q

Q-learning Queue / Buffer Quantization Quality Estimation Query

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation Learning Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Training Data Transfer Learning Transformer

U

Unsupervised Learning Universal Approximation Theorem Underfitting Uncertainty Estimation U-Net

V

Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Validation Set Vision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient

W

Weight Decay Weak Supervision Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem XAI / Explainable AI X-axis / feature axis XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUV Yoga of AI

Z

Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-gradient phenomenon Zygosity in augmentation

Qué es 5G + IA

5G, la quinta generación de tecnología de comunicación móvil, está revolucionando la forma en que nos conectamos e interactuamos con el mundo digital. Con velocidades significativamente más rápidas, menor latencia y mayor capacidad, 5G puede soportar una cantidad masiva de dispositivos en línea simultáneamente. Esta tecnología es crucial para aplicaciones como ciudades inteligentes y vehículos autónomos.

La Inteligencia Artificial (IA), por otro lado, está transformando el procesamiento de datos y la toma de decisiones. Permite el análisis automático de grandes cantidades de datos a través de algoritmos, mejorando la eficiencia operativa. Cuando se combinan, 5G e IA crean una sinergia poderosa que permite el procesamiento de datos en tiempo real y respuestas inmediatas, especialmente en sectores como sistemas de transporte inteligentes, donde 5G proporciona datos en tiempo real y la IA optimiza el flujo de tráfico.

El futuro de la integración de 5G e IA promete impulsar avances significativos en la transformación digital en diversas industrias. A medida que las redes 5G se vuelven más comunes, las empresas explorarán cada vez más cómo la IA puede mejorar sus capacidades. Sin embargo, esta rápida evolución tecnológica también plantea preocupaciones sobre la ciberseguridad y la privacidad que deben ser abordadas.