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
Aprenda IA.Gratis para siempre.
1019 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.
1019Guías gratuitas
9Pistas temáticas
~2 minPor guía
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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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Idioma IA
Muestreo típico
El muestreo típico es un método de generación de texto que selecciona la siguiente palabra de tokens cuyo contenido de información se acerca a la sorpresa esperada del modelo...
Idioma IAMirostato Perplexity Control
Mirostat es un algoritmo de decodificación que dirige activamente la salida de un modelo de lenguaje hacia un objetivo de perplejidad (un nivel establecido de sorpresa) utilizando un circuito de retroalimentación.
Idioma IAAdulación en los modelos lingüísticos
La adulación es la tendencia de los modelos de lenguaje de IA a decirles a los usuarios lo que quieren escuchar, estando de acuerdo con las opiniones expresadas o cediendo ante la oposición incluso...
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.
FundamentosDecaimiento de peso y regularización L2
La caída de peso es una técnica simple y poderosa que empuja los pesos de un modelo hacia cero durante el entrenamiento, disuadiéndolo de depender demasiado de cualquier...
FundamentosAbandono y regularización estocástica
El abandono es un truco de regularización que apaga aleatoriamente una fracción de neuronas durante cada paso de entrenamiento, lo que obliga a la red a construir redes redundantes y robustas...
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...
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