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    Cómo funciona la inteligencia artificial generativa

    Un curso de Víctor MolláDesarrollador IA

    Cómo funciona la inteligencia artificial generativa

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    Cómo funciona la inteligencia artificial generativa

    Opiniones

    2427
    Estudiantes
    26
    Opiniones
    100%
    Valoraciones positivas
    • hace 9 días

      The content is incredible; he explains things very well.

    • hace 3 meses

      Excelente pues te da unas herramientas y un panorama general de las ias

    • hace 5 meses

      Confirmo que son ciertas las intenciones que tiene el profesor con estas frases que menciona en las clases.

      "Un poco de teoría necesaria para saber como sacarle provecho a la IA".

      "Este curso no se trate de aprende 5 cosas y después juegate la vida, este curso se trata de que enrealidad puedas construir con lo que aprendas dentro del curso."

      Puede que no sea una transcripción exacta de lo que dice el profesor pero estoy seguro que se mantiene la escencia de sus frases.

    • hace 5 meses

      Lo recomiendo para quien no tenga siquiera nociones de uso de los agentes IA, en mi caso buscaba algo de mayor profundidad.

    • hace 6 meses

      Muy claro lo que explica, una base fundamental para entender las iA's emergentes

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    Víctor Mollá

    Víctor Mollá

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    Desarrollador IA

    Víctor Mollá es un desarrollador de inteligencia artificial apasionado por la tecnología. Su carrera comenzó a los 16 años reparando computadoras, y con el tiempo, se especializó en programación y marketing digital.

    Ha colaborado con Microsoft y ha trabajado en la optimización de visibilidad en internet (SEO). En 2017, la introducción de la IA en los algoritmos de búsqueda despertó su interés, llevándolo a estudiar técnicas de Machine Learning y Deep Learning.

    Víctor ha desarrollado Gurusub, un software que responde a tickets de soporte al cliente mediante IA, y comparte su conocimiento a través de una newsletter semanal y el podcast "El Test de Turing". También escribe sobre IA y negocios en su sitio web, victormolla.com.

    Contenidos

    • Cómo funciona la inteligencia artificial generativa

      • Funcionamiento de los LLMs
      • Caso Práctico
      • Representación numérica del lenguaje
      • Cálculo de la respuesta
      • Generación de texto
      • Ajuste Fino
      • Funcionamiento de los modelos razonadores
      • Funcionamiento de los sistemas agénticos
      • Funcionamiento de las Tools
      • Funcionamiento de los MCPs
      • Proyecto final

    Qué esperar de un curso de Domestika

    • Aprende a tu ritmo

      Disfruta aprendiendo desde casa, sin horarios y a tu ritmo. Tú decides cuándo seguir con cada unidad.

    • Aprende de los mejores profesionales

      Aprende los métodos y técnicas más útiles con los mejores profesionales del sector creativo.

    • Conoce a profesores expertos

      Cada profesor te transmitirá sus conocimientos con pasión, ofreciéndote explicaciones claras y una perspectiva profesional en cada lección.

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      Esta comunidad cuenta con millones de usuarios de todo el mundo, personas curiosas y con ganas de explorar y expresar su creatividad.

    • Realiza cursos profesionalmente producidos

      Domestika selecciona cuidadosamente los profesores y produce cada curso internamente para garantizar una experiencia de aprendizaje online excelente.

    Preguntas frecuentes

    La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades mínimas llamadas tokens. Es fundamental para que los modelos de lenguaje, como los LLMs, procesen, analicen y generen texto de manera eficiente y coherente.

    Sí, el curso está diseñado para personas con conocimientos intermedios, ideal si ya tienes experiencia básica en inteligencia artificial o procesamiento de lenguaje natural.

    Es recomendable tener nociones básicas de inteligencia artificial, programación y fundamentos de procesamiento de lenguaje natural para aprovechar mejor el contenido del curso.

    Aprenderás cómo los LLMs procesan y generan texto prediciendo tokens, el impacto de la temperatura, el uso y comparación de tokenizers, la creación de prompts efectivos y el manejo seguro de datos en entornos empresariales.

    La tokenización en GPT utiliza un método específico que divide el texto en subpalabras y caracteres para optimizar la comprensión y la generación, a diferencia de otros modelos que pueden usar palabras completas o diferentes algoritmos de segmentación.

    La temperatura es un parámetro que ajusta la aleatoriedad en las respuestas del modelo. Una temperatura baja genera respuestas más predecibles, mientras que una alta promueve mayor creatividad y diversidad.

    Estructurando la información de manera clara, definiendo roles, limitando el contexto y formulando preguntas específicas, puedes obtener respuestas más relevantes y precisas de los modelos de lenguaje.

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