Entender estos términos y comprender sus métodos de implementación y principios. Básicamente estarás iniciando:

AGI (Inteligencia Artificial General): IA similar al pensamiento humano.
CoT (Pensamiento en cadena): IA que piensa paso a paso.
AI Agents (Agentes de IA): Programas de toma de decisiones automáticas.
AI Wrapper: Simplifica la interacción con modelos de IA.
AI Alignment (Alineación de IA): Asegura que la IA siga los valores humanos.
Fine-tuning (Ajuste fino): Mejorar la IA usando datos de entrenamiento específicos.
Hallucination (Alucinación): Información inventada por la IA.
AI Model (Modelo de IA): IA entrenada para tareas específicas.
Chatbot (Chatbot): IA que simula conversaciones humanas.
Compute (Cálculo): Capacidad de procesamiento del modelo de IA.
Computer Vision (Visión por computadora): Capacidad de IA para entender imágenes y videos.
Context (Contexto): Información retenida por la IA para responder mejor.
Deep Learning (Aprendizaje profundo): IA que aprende mediante redes neuronales de múltiples capas.
Embedding (Incrustación): Representación digital de vocabulario en IA.
Explainability (Explicabilidad): Comprender la lógica detrás de las decisiones de IA.
Foundation Model (Modelo base): Gran modelo de IA adaptable a tareas.
Generative AI (IA generativa): IA que crea contenido.