Inteligencia Artificial 12
SLM (Small Language Models): El Futuro Ligero y Especializado de la IA
Introducción Durante años, los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4, PaLM o Claude han dominado el ecosistema de la inteligencia artificial. Estos modelos, con cientos de miles de millones ...
Creación y Entrenamiento de una Neurona: Guía básica
En este post, vamos a profundizar en el proceso de creación y entrenamiento de una neurona en redes neuronales artificiales. Vamos a explicar desde los conceptos básicos hasta las técnicas avanzada...
ERROR: La IA no ha ido como esperábamos
La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, permitiendo innovaciones increíbles. Sin embargo, junto con estos avances surgen distintos tipos de errores que pueden tener consecuencias des...
LM Studio: Guía Completa para Empezar desde Cero
LM Studio es una herramienta de escritorio que te permite interactuar y ejecutar modelos de lenguaje de forma local. Con una interfaz gráfica intuitiva, LM Studio facilita la experimentación, el aj...
Gestiona tus LLMs locales con Ollama: Guía completa de instalación
Ollama es una herramienta potente que te permite gestionar modelos de lenguaje (LLMs) de manera local, sin depender de servidores externos. En este post, veremos cómo instalar Ollama en tu sistema,...
Tipos de Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial ha transformado rápidamente numerosos sectores, desde la atención al cliente hasta la biomedicina y la industria automotriz. Hoy exploraremos la clasificación de la IA y...
Algoritmos Evolutivos: Soluciones por Evolución Computacional
El uso de algoritmos evolutivos ha crecido significativamente en el ámbito de la optimización y la inteligencia artificial. Estos métodos, inspirados en los procesos de evolución biológica, permite...
Algoritmos de Aprendizaje profundo (Deep Learning): Fundamentos, Aplicaciones y Ejemplos
El aprendizaje profundo ha evolucionado para abordar desafíos complejos mediante la utilización de redes neuronales profundas que aprenden representaciones jerárquicas de los datos. Actualmente, se...
Algoritmos de Redes Neuronales: Fundamentos, Arquitecturas y Aplicaciones
El avance de la inteligencia artificial se ha impulsado con el desarrollo de algoritmos basados en redes neuronales, capaces de aprender representaciones complejas a partir de datos. En este post s...
Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo: Fundamentos, Aplicaciones y Ejemplos
El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje automático en el que un agente interactúa con su entorno para aprender a tomar decisiones que maximicen una recompensa acumulada. En este...
Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado: Fundamentos, Aplicaciones y Ejemplos
El aprendizaje no supervisado es una técnica fundamental en el campo del aprendizaje automático que se emplea cuando los datos no están etiquetados. En este enfoque, los algoritmos detectan patrone...
Algoritmos de Aprendizaje Supervisado: Fundamentos, Aplicaciones y Ejemplos
El aprendizaje supervisado es una de las técnicas más utilizadas en el aprendizaje automático (machine learning). Este enfoque se basa en entrenar un modelo utilizando un conjunto de datos que ya c...