MASTER IN AI

Montecarlo's simulation

es una técnica que utiliza el muestreo aleatorio para estimar resultados. El nombre proviene del famoso casino de Monte Carlo en Mónaco, porque involucra un grado de aleatoriedad similar al de los juegos de azar. Básicamente, se hacen muchas simulaciones aleatorias para explorar todas las posibles salidas de un modelo, lo que permite obtener una estimación probabilística de los resultados

Minimax

Es un algoritmo que se usa mucho en juegos de dos jugadores, como el ajedrez, donde uno gana lo que el otro pierde. La idea principal es que un jugador (llamémoslo el jugador que maximiza) quiere conseguir el mejor resultado posible para sí mismo, mientras que el otro jugador (el que minimiza) intenta que ese resultado sea lo peor posible para su oponente

Maximin

es cuando un jugador elige la jugada que le garantiza la mejor de las peores opciones. Es decir, si sabe que el peor resultado posible de una jugada es, por ejemplo, perder tres puntos, y el peor resultado de otra jugada es perder cinco puntos, va a elegir la opción donde pierde tres, porque es la mejor entre las peores posibilidades

Prisioner's dilemma

es un ejemplo específico dentro de la teoría de juegos. En este juego, dos personas son arrestadas y se les ofrece un trato: si uno confiesa y el otro no, el que confiesa queda libre y el otro recibe una condena fuerte. Si ambos confiesan, ambos reciben una condena moderada, y si ninguno confiesa, ambos reciben una condena menor. Es un juego que muestra cómo, a pesar de que lo mejor para los dos sería no confesar, la tendencia individual los lleva a traicionarse mutuamente.

Normal game

es una manera de representar cualquier juego en una matriz. En esta matriz, se colocan las estrategias de un jugador en las filas y las del otro jugador en las columnas. Cada celda de la matriz muestra el resultado (o pago) para cada combinación de estrategias. Es una forma muy útil de visualizar todas las posibles decisiones y resultados de un juego.

Extended game

es otra forma de representar un juego, pero en lugar de una matriz, se utiliza un árbol de decisiones. Este árbol muestra el orden en que los jugadores toman sus decisiones, las diferentes ramas representan las posibles acciones, y las hojas del árbol muestran los resultados finales. Es muy útil para juegos en los que las decisiones se toman en secuencia, como el ajedrez

Gen AI

is a type of artificial intelligence that uses neural networks and deep learning algorithms to identify patterns within exist- ing data as a basis for generating original content.

Large language models (LLMs)

are advanced AI systems designed

to understand the intricacies of human language and to generate

intelligent, creative responses when queried

The power of the transformer architecture

lies in its capability to

learn the relevance of each word to all the other words in a state-

ment or document through self-attention mechanisms, in con-

junction with training on large data set

The first step in the gen AI project lifecycle

to

identify the business problem or use case.

Second step in gen AI PROJECT

determine what proprietary data you will use to customize or contextualize the model effectively.

Prompt engineering

is the practice of crafting inputs to shape the output of a language model and achieve a desired result.

the fitness function

is a crucial component that guides the evolutionary search towards optimal solutions. It is a type of objective function that evaluates how close a given solution is to fulfilling the set aims.