01
Fundamentos de la IA
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Biblioteca de IA gratuita
Técnico guíasGratis para siempre.
177 Guías en inglés sencillo, rutas de aprendizaje estructuradas y una biblioteca abierta, creada por una organización sin fines de lucro independiente 501(c)(3) para que cualquiera pueda comprender la IA moderna.
177Guías gratuitas
1Pistas temáticas
~2 minPor guía
~6hReading time
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Five outcome-based courses
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
02
Usuario responsable de IA
Utilice la IA de manera productiva mientras protege la privacidad, verifica los resultados y preserva la responsabilidad humana.
03
IA en el trabajo
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
04
Política y sociedad de IA
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
05
Construyendo con sistemas de IA
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
Pistas temáticas
Navegar por pista
Salta al área que te interesa. Cada pista tiene varias guías en inglés sencillo.
FundamentosConceptos básicos: cómo funciona la IA a alto nivel.84 guías Idioma IALLM, PNL, ChatGPT, indicaciones y comprensión de textos.155 guías IA visualGeneración de imágenes, visión por computadora, video y diseño.133 guías IA de audioVoz, música, podcasting e IA centrada en el audio.117 guías EmpresasPerfiles de OpenAI, Anthropic, Google, Meta y más.121 guías AplicacionesCómo aparece la IA en la codificación, la búsqueda, los agentes y la vida diaria.111 guías IndustriasIA en atención médica, finanzas, educación, energía y más.91 guías TécnicoChips, ajuste, RAG, vectores e infraestructura de IA.177 guías sociedadSesgo, privacidad, derechos de autor, seguridad y el futuro de la IA.30 guías
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Técnico
Programación CUDA y GPU
CUDA es la plataforma de NVIDIA para escribir programas que se ejecutan en GPU, desbloqueando miles de núcleos para computación paralela.
TécnicoIA y SHAP explicables
La IA explicable (XAI) es el conjunto de herramientas para convertir la predicción opaca de un modelo en una razón legible por humanos.
TécnicoInterpretabilidad mecanicista
La interpretabilidad mecanicista es el esfuerzo de aplicar ingeniería inversa a los cálculos internos de las redes neuronales para convertirlos en algoritmos comprensibles para los humanos.
TécnicoEjemplos contradictorios y solidez
Los ejemplos contradictorios son entradas perturbadas por cambios pequeños, a menudo imperceptibles, que hacen que un modelo haga predicciones erróneas y seguras.
TécnicoParalelismo de datos
El paralelismo de datos entrena un modelo más rápido al replicarlo en muchas GPU, donde cada GPU procesa una porción diferente del lote de datos.
TécnicoParalelismo de modelo y canalización
Cuando un modelo es demasiado grande para caber en una GPU, el paralelismo del modelo y de la canalización divide el modelo en sí entre dispositivos.
TécnicoZeRO y optimizadores fragmentados
ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimina la duplicación de memoria innecesaria del paralelismo de datos al fragmentar el estado, los gradientes y los pesos del optimizador en...
TécnicoSeguimiento de experimentos
El seguimiento de experimentos es la práctica de registrar sistemáticamente cada ejecución de aprendizaje automático (su código, datos, hiperparámetros, métricas y resultados), para que...
TécnicoCI/CD para aprendizaje automático
CI/CD para el aprendizaje automático amplía los canales de integración y entrega continua para cubrir no solo el código, sino también los datos y modelos.
TécnicoImplementaciones canarias y en la sombra
Las implementaciones canary y en la sombra son dos estrategias de bajo riesgo para lanzar un nuevo modelo o servicio a producción.
TécnicoAlmacenamiento en caché rápido
El almacenamiento en caché rápido permite que un modelo de IA reutilice el trabajo computacional que realizó en un fragmento de texto repetido en lugar de reprocesarlo cada vez.
TécnicoReclasificación de modelos
Un reranker es un modelo de segunda etapa que vuelve a calificar una lista corta de resultados de búsqueda según su relevancia para una consulta, afinando el orden después de un recuperador rápido...
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