Inteligencia Artificial 23
¿MVC o WebFlux para tu Próximo Proyecto Spring?
En el ecosistema de Spring, dos frameworks destacan para el desarrollo de aplicaciones web: Spring MVC y Spring WebFlux. Aunque ambos permiten construir aplicaciones web robustas, se basan en parad...
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 ...
MCP (Model Context Protocol): El estándar abierto para agentes IA colaborativos
📌 ¿Qué es MCP? MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto basado en JSON que define cómo representar el contexto que se intercambia entre agentes de IA o con un modelo de lenguaje (LLM)....
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...
Bases de Datos Vectoriales y su Rol en la Inteligencia Artificial
Las bases de datos vectoriales son una tecnología clave en la inteligencia artificial moderna, especialmente en la búsqueda semántica, el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natur...
Autoniche AI - Selección Tecnológica
1. Introducción Este documento detalla el proceso de selección de tecnologías para Autoniche AI, un sistema automatizado de creación y publicación de contenido de vídeo. Se describen los component...
AutoNiche AI - Roadmap y Cronograma
La planificación del roadmap define las fases clave del desarrollo de AutoNiche AI, estableciendo prioridades y plazos realistas para su implementación. 1. Fases del Proyecto 📌 Fase 1: Investig...
AutoNiche AI - Diagramas de Flujo
1. Flujo General del Sistema graph TD; A[Generación de Ideas] -->|IA Local| B(Generación de Guion); B -->|Texto final| C(Síntesis de Voz); B -->|Texto final| D(Generación de S...
AutoNiche AI - Arquitectura del Sistema
1. Arquitectura General El sistema se basará en una arquitectura modular, dividiendo las tareas en diferentes agentes especializados que trabajarán de forma coordinada mediante n8n. 📌 Componentes...
AutoNiche AI - Análisis de mercado
1. Resumen Ejecutivo AutoNiche AI es una solución de automatización integral que cubre desde la generación de ideas y guiones hasta la producción de videos y su publicación en plataformas digitale...
AutoNiche AI - Definición de Requerimientos
Aquí establecemos los requisitos necesarios para garantizar que AutoNiche AI funcione de manera óptima, cumpliendo con los criterios de ejecución local, automatización, viralidad y monetización. 1...
AutoNiche AI - Idea Brief
1. Introducción AutoNiche AI es una solución de automatización completa por IA orientada a la generación y publicación de contenido en un nicho específico (por ejemplo, teorías de conspiración). El...
Microservicio RAG con Spring AI, Ollama y ChromaDB
Los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinan modelos generativos de lenguaje con un mecanismo de recuperación de datos externos. Esto permite enriquecer las respuestas del modelo con ...
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...