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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Síntesis de programas basada en restricciones

Enfoque que utiliza restricciones lógicas y solucionadores SAT/SMT para generar automáticamente programas que satisfacen especificaciones.

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Búsqueda de arquitectura neuronal por refuerzo

Uso de agentes de aprendizaje por refuerzo para explorar el espacio de arquitecturas de redes neuronales y encontrar configuraciones óptimas.

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Búsqueda de Arquitectura Neuronal evolutiva

Aplicación de algoritmos genéticos y evolutivos para evolucionar y optimizar las arquitecturas de redes neuronales.

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Síntesis de programas inductiva

Generación automática de programas a partir de ejemplos de entrada-salida sin especificaciones explícitas.

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Búsqueda de Arquitectura Neuronal basada en gradientes

Optimización diferenciable de arquitecturas de redes relajando el espacio de búsqueda continuo para permitir el descenso de gradiente.

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Síntesis deductiva de programas

Generación de programas mediante razonamiento lógico formal a partir de especificaciones matemáticas y precondiciones/postcondiciones.

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Búsqueda de Arquitectura Neuronal de un solo golpe

Enfoques eficientes que entrenan una única super-red que permite evaluar rápidamente múltiples arquitecturas sin nuevo entrenamiento.

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Síntesis de programas probabilista

Generación de programas modelando la incertidumbre y utilizando métodos probabilísticos para la exploración del espacio de búsqueda.

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Búsqueda de arquitectura para redes cuánticas

Optimización especializada de arquitecturas de redes neuronales cuánticas adaptadas a las restricciones de la computación cuántica.

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Síntesis de programas por transformación

Generación de programas por aplicación sistemática de reglas de transformación sobre programas existentes o esqueletos de código.

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Búsqueda de Arquitectura Neural multiobjetivo

Optimización simultánea de múltiples métricas como la precisión, la latencia, el consumo energético y el tamaño del modelo.

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Síntesis de programas mediante aprendizaje automático

Uso de modelos de aprendizaje profundo como los transformers para generar directamente código a partir de descripciones en lenguaje natural.

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