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
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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
Despliegue de atención y poda de cabezas
El despliegue de atención es un método para rastrear cómo fluye la información a través de las capas de atención apiladas de un Transformer para explicar qué tokens de entrada influyen...
TécnicoOptimización de segundo orden y métodos de Newton
La optimización de segundo orden utiliza información de curvatura (la matriz de Hesse de segundas derivadas) para dar pasos más inteligentes hacia un mínimo, no solo la pendiente.
TécnicoRMSNorm y normalización previa a la capa
RMSNorm es una capa de normalización liviana que reescala las activaciones según su valor cuadrático medio y los lugares de normalización previos a la capa que se encuentran antes de cada...
TécnicoSwiGLU y activaciones cerradas
SwiGLU es una función de activación cerrada que multiplica una proyección lineal de la entrada por una segunda proyección activada por Swish, actuando como un aprendizaje...
TécnicoRedes de compresión y excitación
Los bloques de compresión y excitación (SE) permiten que una red convolucional aprenda cuánto ponderar cada canal de funciones y los recalibra en función del contexto global.
TécnicoProgramas de calentamiento y recocido de coseno
El calentamiento aumenta suavemente la tasa de aprendizaje desde casi cero antes del entrenamiento, luego el recocido del coseno la reduce suavemente siguiendo una curva de coseno.
TécnicoTasas de aprendizaje cíclico
Las tasas de aprendizaje cíclico hacen circular repetidamente la tasa de aprendizaje hacia arriba y hacia abajo entre un límite inferior y superior en lugar de solo disminuirla.
TécnicoMinimización consciente de la nitidez
La Minimización consciente de la nitidez (SAM) es un método de optimización que busca no solo una pérdida baja sino también una pérdida baja en todo un vecindario de pesos: un plano...
TécnicoSondeo lineal y evaluación de características congeladas
El sondeo lineal prueba qué tan buenas son las representaciones internas de un modelo previamente entrenado congelando la red y entrenando solo un clasificador lineal simple en la parte superior.
TécnicoDenseNet y conectividad densa
DenseNet es una red convolucional donde cada capa recibe como entrada los mapas de características de todas las capas anteriores.
TécnicoArquitecturas de cuello de botella
Una arquitectura de cuello de botella comprime los datos a través de una capa intermedia estrecha antes de expandirlos nuevamente, lo que obliga a la red a aprender a ser compacta, eficiente...
TécnicoAcumulación de gradiente
La acumulación de gradientes le permite simular un tamaño de lote grande en una memoria GPU limitada sumando gradientes en varios minilotes pequeños antes de actualizar...
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