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
biblioteca completa
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Técnico
Aumento del tiempo de prueba
El aumento del tiempo de prueba (TTA) ejecuta un modelo entrenado en varias versiones alteradas de la misma entrada y promedia las predicciones.
TécnicoMuestreo negativo y estimación contrastiva del ruido
El muestreo negativo y la estimación contrastiva de ruido (NCE) son trucos que permiten a los modelos aprender sobre vocabularios enormes sin calcular un softmax completo y costoso.
TécnicoObjetivos de InfoNCE y SimCLR
InfoNCE es la pérdida contrastiva que le enseña a un modelo a unir pares coincidentes y separar los pares no coincidentes en el espacio de incrustación.
TécnicoPromedio de peso estocástico
El promedio de peso estocástico (SWA) toma un promedio simple de los pesos del modelo de varios puntos al final del entrenamiento en lugar de simplemente mantener el final...
TécnicoOptimizadores de anticipación y león
Lookahead y Lion son dos giros modernos en la optimización de redes neuronales.
TécnicoAumento de Mixup y CutMix
Mixup y CutMix son métodos de aumento de datos que crean nuevos ejemplos de entrenamiento combinando dos imágenes y sus etiquetas.
FundamentosPérdida de tripletes y aprendizaje de métricas
La pérdida de triplete le enseña a una red neuronal a colocar elementos similares muy juntos y elementos diferentes muy separados en un espacio de incrustación.
TécnicoMinería negativa dura y en línea
La minería negativa dura elige los ejemplos más informativos y difíciles de distinguir para entrenar en lugar de desperdiciar esfuerzos en los ejemplos fáciles que el modelo ya tiene...
FundamentosSuavizado de etiquetas
El suavizado de etiquetas es un truco de regularización simple que suaviza los objetivos de entrenamiento difíciles y puntuales, diciéndole al modelo que la respuesta correcta es muy probable, pero no 100...
TécnicoRedes cápsula
Las redes de cápsulas son una arquitectura neuronal que agrupa neuronas en 'cápsulas' que generan vectores que codifican tanto si existe una característica como su pose...
TécnicoRedes estatales de eco y computación de yacimientos
La computación de reservorios es un atajo inteligente para entrenar redes recurrentes: deje fijo un gran "depósito" de neuronas conectado aleatoriamente y solo entrene...
FundamentosCélulas de memoria a corto plazo
Las células de memoria larga a corto plazo (LSTM) son un tipo especial de unidad de red neuronal recurrente creada para recordar información a través de secuencias largas.
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