Fundamentos de inteligencia artificial

1

¿Cómo usar inteligencia artificial en tu trabajo?

2

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

3

IA en el día a día

Quiz: Fundamentos de inteligencia artificial

IA dentro de la empresa

4

¿Cómo elegir la herramienta de IA adecuada?

5

Tu primera conversación con ChatGPT

6

Estructura de un prompt para usar ChatGPT

7

IA en la gestión del talento

8

Transcribe un video a texto con Fireflies.ai

9

Sintetizar información con ChatGPT

10

Generación de imágenes con DALL-E

11

Funciones de ChatGPT Plus

Quiz: IA dentro de la empresa

IA para comunicación efectiva

12

Redacción rápida usando IA

13

GPTs: ¿Qué son?, ¿Cómo crearlos? y ¿Cómo usarlos?

14

¿Cómo crear un nuevo producto con GPTs?

15

Crece tu impacto profesional usando ChatGPT

16

Automatizar la creación de presentaciones usando SlidesAI

Quiz: IA para comunicación efectiva

IA para toma de decisiones

17

Decisiones basadas en datos

18

Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT

19

People Analytics con ChatGPT

20

Análisis de ventas con ChatGPT

21

Análisis de pérdida de clientes con ChatGPT

22

Análisis automático de gráficas e imágenes

Uso potencial de la inteligencia artificial

23

¿Qué puede y qué no puede hacer la IA?

24

¿Por qué una IA escribe texto, genera imágenes o transcribe audio?

25

Precaución al usar inteligencia artificial en el trabajo

26

Ética en inteligencia artificial y datos

Quiz: Uso potencial de la inteligencia artificial

El futuro del trabajo con inteligencia artificial

27

IA: Individuos Aumentados

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

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Transcripción

Navegar en el mundo de la inteligencia artificial (IA) puede parecer algo intimidante.

No obstante, saber cómo funciona y cómo usarla efectivamente puede abrir un mundo de posibilidades para aumentar tu productividad y mejorar tu impacto en cualquier equipo.

¿Quiénes trabajan con la Inteligencia Artificial?

Hay tres grupos principales de personas que trabajan con la IA. El primer grupo son aquellos dedicados a la creación de nuevos modelos, algoritmos y arquitecturas de la IA, cuyos avances son publicados en revistas académicas.

Un segundo grupo lo conforman aquellos que toman estos modelos y desarrollan distintas aplicaciones. Este proceso exige un desempeño sólido en el desarrollo de productos e ingeniería de software.

Finalmente, tenemos a las personas que utilizan estas herramientas de IA en su vida cotidiana, igual que cualquier otra aplicación. Estos usuarios finales son quienes realmente ponen a prueba estas herramientas y revelan su verdadero valor en la vida real.

¿Cómo opera la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial se centra en crear sistemas computacionales para realizar tareas que normalmente requieren del intelecto humano.

Utilizamos un gran volumen de datos para "enseñarle" a la computadora cómo pensar y realizar predicciones. Estas se clasifican dentro del aprendizaje automático, que puede ser supervisado, utilizando datos etiquetados, o no supervisado, con datos sin etiquetas.

Dentro del aprendizaje automático, las redes neuronales juegan un rol vital al simular cómo funciona el cerebro humano. Un subcampo del aprendizaje automático, llamado aprendizaje profundo, se originó a partir de las redes neuronales.

¿Por qué el procesamiento del lenguaje natural es revolucionario?

El procesamiento del lenguaje natural es un campo emocionante dentro de la IA que busca cómo una computadora puede analizar, simular y solucionar problemas específicos del lenguaje humano.

Uno de los mayores desafíos fue lograr que una computadora entendiera el contexto de una palabra en diferentes oraciones. Una solución a esto se presentó al introducir un modelo de arquitectura de redes neuronales conocido como "Transformers".

¿Cómo se construyen herramientas basadas en IA como ChatGPT?

Las herramientas basadas en la IA como ChatGPT se construyen utilizando modelos fundacionales de la IA.

Los modelos fundacionales son versiones generales que se pueden ajustar para cumplir tareas específicas. En el caso de la generación de texto, se utilizan los llamados Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs).

¿Cómo podemos usar estas herramientas de IA en la vida cotidiana?

Podemos utilizar la IA en nuestra vida cotidiana para aumentar nuestra productividad y profundizar nuestro trabajo. Ejemplos de estas herramientas incluyen ChatGPT o Google Bard para el texto, DALI para imágenes y MusicLM u Otter para el audio.

Sin embargo, para obtener resultados útiles y confiables de estas herramientas, debemos aprender a crear "prompts" de calidad.

Los "prompts" son instrucciones que determinan lo que queremos lograr con la computadora. Estos deben estar bien diseñados para ser claros y entregar el contexto o datos relevantes cuando sea necesario.

¿Por qué todo el mundo debería usar la Inteligencia Artificial?

Todo el mundo puede y debe aplicar la IA en sus respectivas actividades. Nos ahorra tiempo al aumentar la velocidad de nuestras tareas, pero, aún más importante, nos permite tomar decisiones más fundadas que pueden causar un mayor impacto en nuestras organizaciones.

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Quiero destacar, la cálida, el material y el profesionalismo que cada vez más enfatizan en cada curso y material, Sigan así porque en lo personal siempre espero esta calidad con la que trabajan día a día. Felicitaciones!!!, congratulations!!!

2. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

  • Entrenamos modelos para que realicen tareas que simulen el razonamiento humano.
  • Aprendizaje supervisado datos etiquetados.
  • Aprendizaje no supervisado datos sin etiquetar.
  • Aprendizaje supervisado + no supervisado = deep learning
  • Las redes neuronales simulan las neuronas de nuestro cerebro.
  • Pieza claven el NLP Generative Pre trained Transformer
  • Cerebros digitales que aprenden de una cantidad de información.
  • GPT es una IA generativa.
  • Prompt = instrucción para describir lo que queremos lograr
  • Todos podemos aprender a usar la IA.

Si es la primera vez que oyes estos conceptos, te recomiendo que repases esta clase las veces que haga falta hasta que te sientas comodx con ellos, es una excelente base para entender todo lo que viene en tu camino para ser expertx en AI

Excelente introducción! Junto con el curso Prompt Engineering con ChatGPT se pueden conseguir grandiosos resultados con los LLM.
  • Personas que trabajan con IA
    • Investigadores de modelos, algoritmos y arquitecturas de la IA.
    • Desarrolladores de aplicaciones.
    • Usuarios de herramientas.
  • IA
    • Campo de teorías para crear sistemas computacionales que realices tareas consideradas propias del intelecto humano.
    • Necesita un entrenamiento con datos para que aprenda el entendimiento humano y pueda hacer predicciones.
    • Aprendizaje automático
      • Supervisado
        • Datos etiquetados.
      • No supervisado
        • Datos sin etiquetar.
    • Deep learning
      • Uso de redes neuronales.
      • Procesamiento de lenguaje natural.
        • Función de atención
          • La probabilidad que una palabra pueda influir en el contexto.
        • Transformer
          • Función de atención + Redes neuronales
  • Cómo se construyen estas herramientas.
    • A partir de modelos fundacionales
      • Large Language Model (LLM)
  • IA generativa
    • Crear contenido para el día a día
      • Texto
        • ChatGPT
        • Google Bard
      • Imagen
        • Midjourney
        • Dall-E
        • Stable Diffusion
      • Audio
        • MusicLM
        • Outter
    • Prompts
      • Máx. 400 caracteres (recomendación de OpenAI)

Este formato es excelente. Me parece que es una evolución al típico profesor exponiendo sobre diapositivas. Podrían hacer cursos completos así. Felicitaciones!

Es de destacar .con el ejemplo del un buen promtt, la necesidad de continuar desarrollando habitos como la lectura. asistencia a videos conferencias. analisis de libros tecnicos a fin de desarrollar volabulario y elementos de valor para alimentar el prompt . si no hay base solidas no se puede explotar la IA. los atajos no existen

Que son los modelos fundacionales

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

  1. Algoritmos:Un algoritmo es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no ambiguas, ordenadas y finitas que permite llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba hacer dicha actividad. En términos de programación y ciencias de la computación, un algoritmo es una secuencia de instrucciones que se utilizan para resolver un problema o realizar una tarea.
  2. Redes neuronales y aprendizaje profundo (deep learning): Las redes neuronales son un modelo computacional inspirado en el funcionamiento de las neuronas biológicas. Una red neuronal consiste en un conjunto de nodos o “neuronas” interconectadas que procesan información. El aprendizaje profundo es una subcategoría de machine learning que se basa en redes neuronales con muchas capas -de ahí el término “profundo”. Estas redes neuronales profundas permiten que la máquina aprenda a través de grandes cantidades de datos no estructurados y son fundamentales en muchas aplicaciones de IA modernas.
  3. Procesamiento de lenguaje natural (NLP): El procesamiento de lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es leer, descifrar, entender y hacer sentido de la lengua humana de una manera valiosa. Se utiliza en muchas aplicaciones, incluyendo la traducción automática, el reconocimiento de voz, y la generación de texto.
  4. Función de atención en las redes neuronales: La atención es un mecanismo que se introdujo en las redes neuronales para mejorar la extracción de características y la interpretación de los datos de entrada. En esencia, permite a la red “enfocarse” en ciertas partes de la entrada sobre otras. Esto es especialmente útil en tareas como la traducción automática, donde ciertas palabras en la entrada pueden ser más relevantes para la traducción que otras.
  5. Transformers como una nueva arquitectura para modelos de IA: Los Transformers son un tipo de modelo de aprendizaje profundo introducido en 2017 que utiliza mecanismos de atención para mejorar la velocidad y la calidad de las tareas de procesamiento del lenguaje natural. Los Transformers han demostrado ser muy eficaces en una serie de tareas de NLP y han sido la base de muchos modelos de lenguaje de gran escala, como GPT-3 y BERT.
  6. Modelos fundacionales y LLM (Large language Model) en NLP: Los modelos fundacionales son modelos de aprendizaje profundo que se entrenan en grandes cantidades de datos y luego se afinan para tareas específicas. Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) son un tipo de modelo fundacional que se entrena en grandes cantidades de texto. Estos modelos, como GPT-3, pueden generar texto coherente y relevante y se utilizan en una serie de aplicaciones, desde la generación de texto hasta el asistente de chat.
  7. Inteligencia artificial generativa: La inteligencia artificial generativa se refiere a los sistemas de IA que pueden crear contenido nuevo y original. Esto puede incluir la generación de texto, la creación de imágenes o música, o incluso la creación de nuevos diseños de productos. Estos sistemas suelen utilizar técnicas de aprendizaje profundo y pueden ser entrenados en una variedad de datos.
  8. Herramientas como “ChatGPT (Generative Pre Trained Transformers)” o “Google Bart” para trabajar con texto: ChatGPT y Google BART son ejemplos de modelos de lenguaje de gran escala que se utilizan para trabajar con texto. ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es capaz de generar respuestas a preguntas, escribir ensayos, y más. Google BART es similar, y se utiliza en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural.
  9. La importancia de un buen prompt para obtener resultados útiles y confiables: Un “prompt” es la entrada que se da a un modelo de lenguaje para generar una respuesta. Un buen prompt es crucial para obtener resultados útiles de un modelo de lenguaje. Un prompt bien formulado puede ayudar a guiar al modelo hacia la generación de una respuesta útil y relevante, mientras que un prompt vago o mal definido puede llevar a respuestas menos útiles o incluso incoherentes.
Creo que se saltaron una parte importante en la intro de este video, mencionaron los roles frente a la IA, pero claramente ahí falta una aclaración que puede despejar dudas y confusiones para TODOS. Me refiero a que de entrada existen 3 roles que las personas pueden adoptar frente a los avances de las IAs de forma natural: - primero: Las personas normales sin formación técnica o estudios al respecto, solo son USUARIOS FINALES DE LAS APLICACIONES DE IAs CONSTRUIDAS, que solo deben usar dichas herramientas de forma directa, porque así han sido diseñadas. - segundo: El grupo de desarrolladores de nuevas aplicaciones o de mejoras en las aplicaciones de IA existentes o la combinación de estás desde un punto de vista técnico, operativo y comercial. - tercero: Está el grupo técnico de personas que crean o revisan la arquitectura, programación y diseño completo de una IA por dentro de la IA misma. Su perspectiva y trabajo respecto a la IA es diferente desde esas posiciones, me parece que falta esa aclaración.

RESUMEN:
La inteligencia artificial es altamente aplicable en diversos roles y profesiones, ofreciendo la oportunidad de aumentar la productividad y tener un mayor impacto en el equipo de trabajo. Dentro de este contexto, se pueden identificar tres perfiles clave relacionados con la inteligencia artificial: los investigadores, encargados de crear nuevos modelos y algoritmos; los equipos de desarrollo, responsables de construir aplicaciones basadas en dichos modelos; y las personas que utilizan herramientas de inteligencia artificial en su rutina laboral.
Es importante comprender los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, como el entrenamiento de modelos y el uso del aprendizaje supervisado y no supervisado. Asimismo, el aprendizaje profundo y el procesamiento de lenguaje natural son áreas destacadas, haciendo hincapié en el papel crucial de las redes neuronales y la arquitectura de los Transformers. Herramientas como Chat GPT, Dall-E y Music LM se mencionan como ejemplos concretos de cómo se aprovechan estos avances.
Un aspecto clave para obtener resultados efectivos es utilizar “Prompts” claros y específicos. Estas instrucciones guían la interacción con las herramientas de inteligencia artificial y son fundamentales para obtener respuestas útiles y confiables.
Es relevante destacar que todas las personas, independientemente de su función laboral, pueden beneficiarse de la inteligencia artificial en su trabajo cotidiano. La implementación de estas herramientas puede acelerar tareas, mejorar la toma de decisiones basadas en datos y ampliar el impacto en la organización. Al aprovechar la inteligencia artificial, se logra una mayor eficiencia y profundidad en el trabajo, generando nuevas oportunidades para la toma de decisiones y la creación de valor en diversos contextos profesionales.

Excelente punto: la AI puede estar al servicio de todos, siempre y cuando aprendamos la manera adecuada de usarla para sacar el máximo de su potencial.

entender cómo funciona la inteligencia artificial hace que uno sepa que esto es más que una herramienta es una ayuda para los trabajos que uno realiza no lo van a reemplazar a uno tan fácilmente solamente hay que saberla aprovechar la
Felicitaciones #PlatziTeam, cada curso es mejor y los videos de apoyo generan gran impacto !!! clap!! clap!! clap!!
ACTUALIZACION Hola en 6:22 indica q un prompt debe ser a lo mucho 400 caracteres. A fecha de 25.12.2023 ChatGPT indica q su limite es 4096 chars y en un blog vi que ChatGPT 4 tiene como limite 25 mil "PALABRAS".
Sin saberlo, ya estaba haciendo mis prompts de manera correcta. Recuerden que un buen prompt tieneÑ \* Mensaje Claro \* Es especifico \* Se debe entregar contexto
La *Inteligencia Artificial* es la extensión para imitar la manera en la que los seres humanos aprenden e incluso razonan.
Ese sistema de generación de PROMPT es increíble, uno pasa de tener un texto que perfectamente se puede encontrar en la wikipedia, a tener una explicación clara y legible sobre el tema que uno le pregunte. Lo acabo de probar con algunos temas de mi conocimiento y el nivel de respuesta es bastante adecuado.

Mucho se define en el lenguaje que utilizamos para que las ideas que tengamos se desarrollen de manera correcta.

La IA no remplaza nuestro trabajo, es un herramienta que nos ayuda a potenciar nuestro trabajo.

excelente clase
en si que es un modelo en IA
Muy buena introducción, por el desarrollo de menos a más, con frases bien articuladas y conceptos que se van vinculando de forma entendible. Vamos bien,....seguimos!!!
**Me dío curiosidad jajajaajj** <u>Mal prompt: Enseñame de física</u> ChatGPT ¡Por supuesto! La física es una rama de la ciencia que estudia la naturaleza y sus fenómenos, desde las partículas subatómicas hasta las galaxias en el universo. Aquí hay algunos conceptos básicos de física que podrían interesarte: 1. **Mecánica Clásica**: Es la rama de la física que estudia el movimiento de los cuerpos y las fuerzas que lo causan. Incluye subcampos como la cinemática (el estudio del movimiento sin considerar las causas), la dinámica (el estudio de las fuerzas y cómo afectan al movimiento) y la estática (el estudio de los cuerpos en equilibrio). 2. **Termodinámica**: Esta rama de la física trata sobre el estudio del calor y la energía. Incluye conceptos como la temperatura, el calor, la entropía y las leyes de la termodinámica, que describen cómo la energía se transforma y se transfiere en sistemas físicos. 3. **Electromagnetismo**: Esta rama combina dos fuerzas fundamentales de la naturaleza: la electricidad y el magnetismo. Estudia cómo se comportan y se relacionan los campos eléctricos y magnéticos, así como la manera en que interactúan con las cargas eléctricas y las corrientes eléctricas. 4. **Óptica**: La óptica se enfoca en el estudio de la luz y su comportamiento. Esto incluye la reflexión, la refracción, la dispersión, la formación de imágenes y fenómenos más avanzados como la interferencia y la difracción. 5. **Mecánica Cuántica**: Esta teoría describe el comportamiento de partículas subatómicas, como electrones y fotones, a escalas muy pequeñas. Introduce conceptos como la dualidad onda-partícula, el principio de incertidumbre y el concepto de estados cuánticos. 6. **Teoría de la Relatividad**: Propuesta por Albert Einstein, esta teoría consta de dos partes: la teoría de la relatividad especial y la teoría de la relatividad general. La primera trata sobre el comportamiento de objetos en movimiento a velocidades cercanas a la velocidad de la luz, mientras que la segunda describe la gravedad como la curvatura del espacio-tiempo causada por la presencia de masa y energía. Estos son solo algunos de los campos principales de la física, pero hay muchos más, como la física de partículas, la astrofísica, la física nuclear, la física de fluidos, entre otros. Cada uno de estos campos tiene sus propios principios, leyes y fenómenos que los físicos estudian y tratan de entender. <u>Buen prompt: </u>Eres profesor de astrofísica en una universidad. Vas a dar una clase a personas sin experiencia sobre la teoría de la relatividad de Einstein. Explica el concepto y para qué sirve esa teoría en terminos simples y con analogías adecuadas a niños de 10 años. Limita tu respuesta a 4 párrafos. ChatGPT ¡Hola chicos! Hoy vamos a hablar sobre algo realmente emocionante: la teoría de la relatividad de Einstein. Imaginen que están en un tren en movimiento y quieren jugar al fútbol. Cuando lanzan la pelota hacia adelante, ¿qué pasa? ¡Exacto! La pelota parece moverse más rápido si alguien está viendo desde fuera del tren que si están dentro del tren. ¿Por qué? Porque el movimiento del tren se suma al movimiento de la pelota. Bueno, la teoría de la relatividad nos dice que algo similar ocurre con el tiempo y el espacio. Einstein nos mostró que el tiempo y el espacio no son cosas separadas, sino que están conectadas en algo que llamamos "espacio-tiempo". Es como si fueran un par de amigos inseparables. Entonces, si algo muy masivo, como una estrella o un planeta, está cerca, curva el espacio-tiempo a su alrededor. Es como si pusieran una gran bola en una sábana estirada: hace que las cosas giren a su alrededor. Esto es lo que llamamos gravedad. Ahora, imaginen que están en una nave espacial cerca de un agujero negro, que es una estrella muy, muy masiva. Si miran hacia afuera, verán que el tiempo parece pasar más lento. ¡Es como si el tiempo estuviera siendo estirado por el agujero negro! Esto es lo que llamamos dilatación del tiempo. Es un poco como cuando están muy emocionados haciendo algo divertido y el tiempo parece volar, pero al revés: el tiempo parece ir más lento cuando están cerca de algo muy pesado. Entonces, en resumen, la teoría de la relatividad de Einstein nos ayuda a entender cómo el espacio y el tiempo están conectados y cómo se comportan en presencia de cosas muy masivas, como estrellas y agujeros negros. Nos permite explicar fenómenos extraños como la curvatura del espacio-tiempo y la dilatación del tiempo. Es como un mapa que nos guía en un viaje por el universo, ayudándonos a comprender mejor cómo funciona todo a gran escala. ¿Alguna pregunta? **Que diferencia en las respuestas, no les parece?**
### Definición: Se dice que el término “[modelo fundacional](https://es.wikipedia.org/wiki/Modelos_fundacionales)” fue acuñado por Bimmasani y colaboradores en 2021 para describir una serie de modelos de inteligencia artificial (IA) que se basan en conceptos e ideas clásicas del aprendizaje profundo, pero presentan dos diferencias principales. La primera es que el aprendizaje se lleva a cabo mediante grandes cantidades de datos no etiquetados, lo cual es característico del aprendizaje no supervisado. La segunda es la adaptabilidad y una mayor eficiencia en la muestra. En el último año, los avances en IA han sido cada vez más accesibles para el público, permitiendo la realización de diversas actividades, como la generación de imágenes, la resolución de problemas matemáticos, la escritura de poemas o la respuesta a preguntas complejas. muy buena info aqui: <https://www.juanbarrios.com/modelos-fundacionales-en-ia/>

Aquí encontré el sitio con el PDF del estudio mencionado (2017): https://arxiv.org/abs/1706.03762

### 💥 **Perfiles trabajando con Inteligencia artificial:** * Personas que investigan cómo trabajar con nuevos modelos, algoritmos y arquitecturas de inteligencia artificial * Equipos que usan los modelos creados y con esto construyen aplicaciones para otras personas * Las personas que usan herramientas de Inteligencia artificial en el día a día <u>💡 La inteligencia artificial es el campo de teorías para crear sistemas computacionales que realicen tareas consideradas propias del intelecto humano.</u> Para esto se necesitan datos con los cuales se le enseña a la computadora cómo debería pensar. Este proceso se llama entrenamiento y cuando lo hacemos bien, la computadora podrá realizar relaciones entre los datos para así clasificar o hacer predicciones. ### 💥 **Aprendizaje automático:** * Aprendizaje supervisado: Aprende de datos que han sido etiquetados para ayudarle a la computadora a encontrar patrones * Aprendizaje no supervisado: Utiliza datos sin etiquetar ### 💥 **Redes Neuronales** Es un campo del aprendizaje automáticos que utiliza datos supervisados y no supervisados junto a algoritmos muy especiales. Las redes neuronales dan pie a un subcampo de Machine Learning llamado *aprendizaje profundo* o **deep learning.** Estas redes simulan cómo funcionan las neuronas de nuestro cerebro. Cada neurona se activa, se desactiva, pasa información a otras neuronas de acuerdo a los datos que le enviemos. ### 💥 **Procesamiento de Lenguaje Natural** Es un campo dentro del deep learning o aprendizaje profundo. Su objetivo es investigar cómo las computadoras pueden analizar, simular, resolver problemas propios del lenguaje humano. Este es un campo con muchos retos por resolver. Uno de los más importantes era lograr que una computadora comprenda el contexto de una misma palabra en distintas oraciones o en textos muy largos. Esto se resolvió logrando que las redes utilizarán condiciones propias de la condición humana como la atención. ### 💥 **Función de atención:** Gracias a ella una computadora puede analizar cómo otras palabras tienen probabilidades mayores o menores de influir en el significado total de la oración ### 💥 **Transformer** La función de atención y las redes neuronales dieron pie a los transformers, una nueva arquitectura para crear modelos de inteligencia artificial. Esta es la pieza fundamental en herramientas cómo chatGPT, que significa: *Transformer generativo pre entrenado.* El gran logro de ChatGPT es adivinar cuál es la palabra más probable en un texto sin olvidar miles de palabras anteriores. Así logra mantener **consistencia en el mensaje** <u>💡 Todos estos modelos son la base para desarrollar múltiples herramientas y se conocen como: modelos fundacionales</u> ### 💥 **Modelos fundacionales** Son grandes modelos de inteligencia artificial que se entrenan en una amplia gama de datos y luego se pueden ajustar para realizar tareas especificas. En el caso del procesamiento del lenguaje natural estos modelos se llaman: **LLM** (*Large Language Models*) **Large Language Models**: Son como cerebros digitales que aprenden de una gran cantidad de información y luego usan ese conocimiento para hacer muchas cosas diferentes. Expertos en ciencias de datos, machine learning, desarrollo backend y cloud engineering investigan que modelos fundacionales se han creado y los adaptan para implementarlos en productos que nos ayuden a resolver problemas en el día a día. 💡 GPT es un tipo de IA generativa, porque es capaz de generar a partir de lo que ha aprendido en el pasado. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/Captura%20de%20pantalla%202024-04-01%20a%20la%28s%29%209.22.19%20a.m.-6638e59e-50d0-4edf-9062-33f7b687d286.jpg)![]() ### 💥 **Prompts** Es una instrucción o frase de máximo 400 caracteres (Según la recomendación de Open AI) para escribir lo que queremos lograr con la computadora. <u>💡 Saber hacer prompts de calidad es la clave para tener resultados útiles y confiables.</u> Un buen prompt: * Debe ser claro * Específico * Entregar contexto o datos relevantes cuando sea necesario.
**Descifrando la Inteligencia Artificial: Un Viaje de Descubrimiento** ¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona la **Inteligencia Artificial (IA)**? Permíteme guiarte a través de los conceptos clave: 1. **Entrenamiento de Modelos**: Imagina que estamos enseñando a un cerebro digital. Los modelos de IA se entrenan para realizar tareas, como clasificar imágenes o predecir el clima. ¿Cómo? Exponiéndolos a datos etiquetados (aprendizaje supervisado) o sin etiquetar (aprendizaje no supervisado). 🧠 2. **Aprendizaje Profundo**: Aquí es donde las redes neuronales entran en juego. Estas estructuras simulan las conexiones en nuestro cerebro. El **Deep Learning** combina ambos tipos de aprendizaje y nos permite abordar problemas más complejos. 🚀 3. **Generative Pre-trained Transformer (GPT)**: Este es nuestro mago digital. GPT es una IA generativa que crea contenido a partir de patrones en grandes cantidades de información. ¿La clave? Darle instrucciones claras (¡los famosos “prompts”!). ✨ 4. **Para Todos**: No importa si eres un investigador, un desarrollador o un profesional en cualquier campo. Todos podemos aprender a utilizar la IA. Es como aprender un nuevo idioma: con práctica y curiosidad, podemos dominarlo. 🌐

3 perfiles trabajando con IA, Equipos que crean e investigan modelos, algoritmos y Arq. de IA, otros que toman los modelos creados y con eso construyen aplicaciones para que otros las usen y las personas que usan las aplicaciones con IA, de la misma manera como usan cualquier aplicación. La IA es un campo de teorías para crear sistem. computacionales que realicen tareas del intelecto humano, a su vez estos sistem. computacionales, necesitan alimentarse de Datos para enseñarle a la compu a pensar como humano.

Felicitaciones por haber ofertado esté curso de IA lo estoy necesitando en mi vida profesional, para no quedar obsoleto y seguir en la competencia. Felicitaciones sigan así y también gracias a los profesores, que se dedican a transmitir su conocimiento.
Saber que es lo que quieres lograr Ejemplo: un PROMPT para saber como ser un gran profesor de astrofisica Entender la relatividad para poder saber como ser una persona que entiende estos conocimientos que
La rutina de nuestra dia ya conlleva muchos desafiios por esto conectarse a la tecnologia y realizar la IA generativa para generar informacion nueva. Apoyame asi usar las herramientas
LLL language larg mode. Con este conocimiento se puede entender los conocimientos por medio del aprendizaje
Transformar buscadores de busqueda para personalizar la informacion de acuerdo a los formatos es importante para buscar. Esta importante busqueda de alcanzar un gran avanze
El aprendizaje profundo se empieza a dar cuando las computadoras se automatiza por medio de los ordenadores fisicos. 1. Pllatzi cuenta con sistemas de aprendizaje automatico 2. La cantidad de significados que obtiene una imagen 3. Las probabilidades del deep learning
Sabiendo los procesos que involucran la digitalización. Esta digitalización ayuda a procesar los sistemas de ingineria de servicios financieros. Finalmente estos procesos es considerar la emulacion del intelecto humano. * Simula los procesos humanos * Para realizar varias finalidad: predecir, almacenar, diagnosticar y entender independienmente
excelente la recomendación, de como escribir los Prompts.
2: b
1-A
## ¿Cómo funciona la inteligencia artificial? **IA para todos:** * La IA crea sistemas que imitan el intelecto humano. * Se usa para aumentar la productividad y tomar mejores decisiones. * Cualquier persona puede usar herramientas de IA en su vida diaria. **Perfiles en IA:** * **Investigadores:** Crean nuevos modelos y algoritmos. * **Desarrolladores:** Construyen aplicaciones con esos modelos. * **Usuarios:** Usan las herramientas de IA en su día a día. **Aprendizaje automático:** * **Supervisado:** Se entrena con datos etiquetados. * **No supervisado:** Se entrena con datos sin etiquetar. * **Deep learning:** Usa redes neuronales para aprender. **Procesamiento del lenguaje natural:** * La IA analiza, simula y resuelve problemas del lenguaje humano. * Los Transformers mejoran la comprensión del contexto. * ChatGPT genera texto coherente con modelos LLMs. **Herramientas de IA:** * Se basan en modelos fundacionales ajustables. * Se controlan con "prompts" claros y específicos. **Beneficios de la IA:** * Aumenta la productividad y la eficiencia. * Permite tomar decisiones más informadas. * No reemplaza a las personas, las complementa. **Ejemplos de herramientas:** * Texto: ChatGPT, Google Bard. * Imágenes: Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion. * Audio: MusicLM, Outter. **Recuerda:** * Un buen "prompt" es clave para obtener resultados útiles. * La IA te ayuda a trabajar de forma más inteligente, no más duro.
Comentario: En este clase destaco los siguientes puntos, que es con lo que me quedo de la clase. 1. La IA emplea aprendizaje profundo, que está muy relacionado con redes neuronales y un entrenamiento previo que se le hace a esas "redes neuronales". 2. Las IA actuales hacen un procesamiento de lenguahe natural, pero esto fue un reto lograrlo. El funcionamiento de una IA me pareció también interesante, y esta clase me ayudo a entender eso que parecía "magia", (desde el punto de vista de un ojo no tecnológico jaja) La IA básicamente emplea dos cosas: redes neuronales y una función de atención, eso ayuda a generar algo denominado ***Transformer***, que es una nueva tecnología, que permite que la máquina pueda determinar la siguiente palabra más probable según el contexto que yo le brinde, y que de esa manera también me pueda responder. Yo lo llamaría un *lenguaje natural en contexto,* como para entender que la máquina está generando la complejidad de "hablar" bajo el contexto que yo le enmarqué.
![](https://blog.bismart.com/hs-fs/hubfs/Blog_Media/01-MachineLearning_Mesa%20de%20trabajo%201%20copia%202_Mesa%20de%20trabajo%201%20copia%202.jpg?width=1755\&height=1241\&name=01-MachineLearning_Mesa%20de%20trabajo%201%20copia%202_Mesa%20de%20trabajo%201%20copia%202.jpg)
La función de atención, también se puede entender como "entender el contexto".
La inteligencia artificial se centra en crear sistemas computacionales Sí, eso es correcto. La inteligencia artificial (IA) se centra en crear sistemas computacionales que pueden realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estos sistemas son capaces de aprender de datos, adaptarse a nuevas situaciones y realizar decisiones autónomas. La IA abarca una amplia gama de enfoques y técnicas, incluyendo el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica, entre otros. El objetivo principal de la IA es desarrollar sistemas que puedan simular o replicar la inteligencia humana para resolver problemas de manera eficiente y efectiva en una variedad de dominios y aplicaciones.
¿Cómo opera la Inteligencia Artificial? La inteligencia artificial (IA) opera mediante algoritmos y modelos matemáticos diseñados para imitar la capacidad humana de aprender, razonar y tomar decisiones. Aquí hay una descripción general de cómo opera: 1. **Recopilación de datos**: La IA comienza con la recopilación de grandes cantidades de datos relevantes para la tarea que se quiere llevar a cabo. Estos datos pueden ser de diferentes fuentes, como bases de datos, sensores, cámaras, texto en línea, etc. 2. **Preprocesamiento de datos**: Una vez recopilados los datos, se someten a un proceso de preprocesamiento para limpiarlos, normalizarlos y prepararlos para su análisis. Esto puede implicar la eliminación de datos duplicados, la corrección de errores y la conversión de los datos en un formato adecuado para su análisis. 3. **Entrenamiento del modelo**: Luego, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para entrenar un modelo utilizando los datos recopilados. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros para minimizar una función de pérdida o maximizar una función de recompensa, dependiendo del tipo de problema que se esté abordando. 4. **Validación y ajuste del modelo**: Después del entrenamiento, el modelo se valida utilizando un conjunto de datos de prueba independiente para evaluar su rendimiento. Si es necesario, se ajusta el modelo para mejorar su precisión y generalización. 5. **Implementación en producción**: Una vez que el modelo ha sido entrenado y validado, se implementa en un entorno de producción donde puede realizar predicciones o tomar decisiones en tiempo real. Esto puede implicar la integración del modelo en una aplicación o sistema existente. 6. **Evaluación continua y mejora**: La IA opera de manera continua, ya que los modelos pueden ser evaluados y mejorados con el tiempo a medida que se recopilan más datos y se obtiene más retroalimentación sobre su rendimiento en el mundo real. Esto puede implicar la reentrenamiento periódico del modelo con nuevos datos o la optimización de sus parámetros para mejorar su rendimiento. En resumen, la inteligencia artificial opera mediante el uso de datos y algoritmos para aprender patrones, hacer predicciones y tomar decisiones, y su funcionamiento se basa en un ciclo continuo de recopilación de datos, entrenamiento de modelos, implementación en producción y mejora continua.
que es la inteligencia artificial ? 1. **Inteligencia Artificial (IA)** * *Definición:* Capacidad de las máquinas para imitar la inteligencia humana. 2. **Tipos de IA** * *IA Estrecha o Débil (Narrow AI):* Tareas específicas y limitadas. * *IA General o Fuerte:* Habilidades cognitivas similares a las humanas en diversos contextos. 3. **Aprendizaje Automático (Machine Learning)** * *Definición:* Permite a las máquinas mejorar su rendimiento con más datos y experiencia. * *Aprendizaje Profundo (Deep Learning):* Utiliza redes neuronales artificiales para tareas complejas. 4. **Aplicaciones de la IA** * *Reconocimiento de Voz* * *Procesamiento de Lenguaje Natural* * *Visión por Computadora* * *Sistemas de Recomendación* * *Vehículos Autónomos* * *Otros*
cada vez amo mas platzi gracias por esta oportunidad enserio.

Desde que estaba en el pregrado escuchaba sobre las redes neuronales, antes que si quiera empezara el 2000. En esa epoca era cosa de ciencia ficcion siqueira imaginarse que en el 2024 llegariamos a usar el IA con lenguaje natural y al alcence de todos.

**Un buen prompt debe ser:** * Claro. * Especifico. * Entregar contexto.
exelente curso aqui vamos
# Perfiles de personas que trabajan con IA * Investigadores * Quienes investigan modelos, algoritmos y arquitecturas de la IA * Crean modelos mediante * Entrenamiento Supervisado * Entrenamiento No Supervisado * Entrenamiento Supervisado + No supervisado * Ejemplos IA Generativa * Texto * ChatGPT * Bard * Imagenes * Midjourney * Dall-E * Stable DIffusion * Audio * MusicLM * Otter * Equipos * Equipos que usan los modelos creados y con estos construyen aplicaciones para otras personas * Usuarios * Las personas que usan herramientas de IA en su dia a dia

A empezar por este largo camino de la inteligencia artificial, además que se nota el cariño que le pusieron al curso.

Me gustaria ser capaz de hacer modelos pero mas que todo utilizarlos en api. quiero combinar la IA y la SEC-INF aunque ya se usa quiero ser parte de eso a la vez que utilizarlo.

Cómo funciona la IA

La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio que se enfoca en crear sistemas computacionales capaces de realizar tareas que normalmente requieren del intelecto humano. Para lograr esto, se utilizan modelos y algoritmos que son entrenados con datos para que la computadora pueda aprender a pensar y tomar decisiones. Existen diferentes enfoques dentro de la IA, como el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning), que utilizan técnicas como las redes neuronales para procesar información y resolver problemas complejos.

Perfiles trabajando con IA

En el campo de la IA, existen tres perfiles principales de personas que trabajan en diferentes aspectos:

  1. Investigadores: Son aquellos que se dedican a investigar y desarrollar nuevos modelos,
    algoritmos y arquitecturas de IA. Publican sus avances en revistas
    académicas y son responsables de crear las innovaciones que revolucionan la industria.
  2. Equipos de desarrollo: Estos equipos tienen conocimientos en desarrollo de productos e
    ingeniería de software. Utilizan los modelos y algoritmos creados por
    los investigadores para construir aplicaciones y herramientas que pueden ser utilizadas por otras personas.
  3. Usuarios finales: Son las personas que utilizan las herramientas de IA en su día a día,
    de la misma manera que utilizan cualquier otra aplicación. Estas
    herramientas les permiten aumentar su productividad y tomar decisiones
    basadas en datos.

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Dentro del campo del aprendizaje automático, existen dos enfoques principales: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

  • Aprendizaje supervisado: En este enfoque, se utilizan datos etiquetados para entrenar a la
    computadora y ayudarle a encontrar patrones y realizar predicciones. Los datos etiquetados contienen información sobre las características y las respuestas esperadas, lo que permite que la computadora aprenda a clasificar y predecir.
  • Aprendizaje no supervisado: En contraste, en el aprendizaje no supervisado se utilizan datos sin etiquetar. La computadora busca patrones y estructuras en los datos para encontrar información relevante y realizar tareas como la agrupación (clustering) o la reducción de dimensionalidad.

Dentro del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo es un subcampo que utiliza redes neuronales artificiales para procesar información de manera similar a cómo lo hace el cerebro humano. Estas redes neuronales son capaces de aprender y realizar tareas más complejas, como el procesamiento de lenguaje natural.

Procesamiento de lenguaje natural y Transformers

El procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es un campo de la IA que se enfoca en investigar cómo las computadoras pueden analizar, simular y resolver problemas relacionados con el lenguaje humano. Uno de los desafíos más importantes en el NLP era lograr que una computadora entendiera el contexto de una palabra en diferentes oraciones o textos largos.

En 2017, se introdujo una nueva arquitectura llamada Transformers, que utiliza una función de atención para mejorar el desempeño de las redes neuronales en el procesamiento de lenguaje natural. La función de atención permite que la computadora analice cómo otras palabras influyen en el significado total de una oración. Los Transformers son la base de herramientas como ChatGPT, que utilizan modelos de inteligencia artificial generativos para generar texto coherente y relevante.

Modelos fundacionales y prompts

Los modelos fundacionales son grandes modelos de inteligencia artificial que se entrenan con una amplia gama de datos y luego se ajustan para realizar tareas específicas. En el procesamiento de lenguaje natural, estos modelos fundacionales se conocen como Large Language Models (LLMs) y son como cerebros digitales que aprenden de una gran cantidad de información.

Para utilizar herramientas de inteligencia artificial generativas como ChatGPT, se utilizan instrucciones o frases llamadas prompts. Un prompt es una descripción clara y específica de lo que se desea lograr con la computadora. Un buen prompt debe indicar claramente el objetivo y proporcionar contexto o datos relevantes. Esto ayuda a obtener resultados útiles y confiables.

Beneficios de la IA en el día a día

La IA ofrece muchas posibilidades para aumentar la productividad y tomar decisiones basadas en datos en el día a día. Al utilizar herramientas de IA, las personas pueden realizar tareas de manera más rápida, ágil y profunda. Esto permite resolver problemas de manera más eficiente y aumentar el impacto en las organizaciones.

Es importante destacar que la IA no reemplaza a las personas, sino que las complementa y les brinda herramientas poderosas para mejorar su trabajo y su capacidad de resolver problemas.

Va mi aporte, intente estructurar la información para encontrar una secuencia lógica: **Hay tres grupos principales de personas que trabajan con la IA** 1\. El primer grupo son aquellos dedicados a la creación de nuevos modelos, algoritmos y arquitecturas de la IA, cuyos avances son publicados en revistas académicas. 2\. Un segundo grupo lo conforman aquellos que toman estos modelos y desarrollan distintas aplicaciones. Este proceso exige un desempeño sólido en el desarrollo de productos e ingeniería de software. 3\. Finalmente, tenemos a las personas que utilizan estas herramientas de IA en su vida cotidiana. **Procesos claves:** 1\. La inteligencia artificial se centra en crear sistemas computacionales para realizar tareas que normalmente requieren del intelecto humano. **2.** Utilizamos un gran volumen de datos para "enseñarle" (técnicamente, se llama “entrenar”) **3.** El programa relaciona los datos para “clasificar” o “hacer predicciones”. **4.** El programa hace un aprendizaje automático, donde existen: · Datos supervisados, utilizando etiquetas (sirve para encontrar patrones) · Datos no supervisados, sin etiquetas. 4.1 Dentro del aprendizaje automático 4.1.1 Aplicando algoritmos específicos, se construyen **redes neuronales** (Simulan cómo funcionan las neuronas en el ser humano, de esta manera se entrenan los programas). 4.1.2 Aplicando **machine learning,** se llega al **aprendizaje profundo o DEEP Learning** 4.1.3 **Dentro de Deep learning,** hay un campo que se creo y se llama **“Procesamiento de lenguaje natural** (el objetivo es ver como los programas pueden analizar, simular y resolver problemas propios del lenguaje humano). 4.1.4 Aplicando una **función de atención** (simulando al ser humano) **+ redes neuronales**, se creó lo que se llama **“Transformer”** (nueva arquitectura de IA). 4.1.5 El Transformer, permitió crear ChatGPT 4.1.6 GPT: Gnerative Pretrained Transformer (transformer generative pre entrenado). 4.1.7 Al final o al principio de la cadena, se crearon los modelos fundacionales **Modelos Fundacionales de la IA:** · Los modelos fundacionales son versiones con gran cantidad de datos generales o Para obtener productos diferentes, se ajusta para cumplir tareas específicas. § Por ejemplo: En el caso de **procesamiento de lenguaje natural**, estos modelos se llaman Lenguaje a Gran Escala (LLM) o Large Language Models. · Un resultado es la IA generativa (crea contenido a partir de lo que aprendió en el pasado), ejemplos: o **Texto**: ChatGPT; Google Bard o **Imagen:** Midjourney; Dall-E; Stable Diffusion o **Audio:** MusicLM ; Otter · La manera de uso de estas herramientas es utilizando lo que se llama **“PROMPT”** (básicamente, es dar instrucciones para guiar las respuestas). Para obtener resultados útiles y confiables de estas herramientas, debemos aprender a crear "prompts" de calidad, siguiendo la siguiente estructura: o Debe ser claro o Debe ser especifico o Debe dar contexto o datos relevantes
Una introducción estupenda. Abarca los aspectos generales de la inteligencia artificial, de forma muy amena, y proporciona un buen panorama sobre los temas del curso y como se pueden aprovechar en nuestras actividades.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/z1-e6b83a39-57d6-48f0-8218-9709f8738ebe.jpg)

asi hagan todos los cursos!!😃

porque no estas respondiendo a los compañeros? eso significa que no tenemos feedback y no se están interesando en nuestras inquietudes. ?
yo hice la busqueda en chatGPT y Claude.ai.. y las respuestas fueron fantásticas... Y tú ya lo intentaste? "Eres profesor de astrofísica en una gran universidad. Vas a dar una clase a personas sin experiencia sobre la teoría de la relatividad de Einstein. Explica claramente el concepto y la funcionalidad de esta teoría en terminos simples y con analogías adecuadas para niñas y niños de 10 años. limita tu respuesta a 4 parrafos"
me gusto esta clase
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se ocupa de crear sistemas y programas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Aquí hay una descripción general de cómo funciona la inteligencia artificial: ### 1. **Recopilación de Datos** ### 2. **Preprocesamiento de Datos** ### 3. **Entrenamiento del Modelo** ### 4. **Algoritmos de Aprendizaje Automático** ### 5. **Validación y Ajuste** ### 6. **Inferencia:** ### 7. **Retroalimentación y Mejora Continua** ### 8. **Redes Neuronales (Opcional)**
Da gusto ver cómo Platzi sigue evolucionando. He tomado ya 8 cursos y en cada uno se aprende contenido relevante y de actualidad. Este curso, a penas en la segunda clase, deja ver un esfuerzo del equipo por tener videos de calidad.
REDES NEURONALES es un sub campo de machine learning , llamado aprendizaje profundo (deep learning), esta simula como funcionan las neuronas de nuestro cerebro. Aprendizaje preofundo se encuentra sobre el procesamiento de lenguaje natural. su ebjetivo es investigar como las computadoras pueden: * Analizar * simular * resolver del lenguaje humano Función de atención: una computadora puede analizar como las palabras pueden tener mas probabilidades mayores o menores de influir en el significado total de la oración. Función de atención + Redes neuronales = TRANSFORMER Transformer: una nueva arquitectura para crear modelos de inteligencia artificial. (esta fue una pieza fundamental para la herramienta de chatgpt) (el GPT de ChatGPT = GENERATIVE PRETRAINED TRANSFORMER) COMO SE CONSTRUYEN ESTE TIPO DE HERRAMIENTAS los modelos base para desarrollar multiples herramientas, se le conocen como MODELOS FUNDACIONALES. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL estos grandes modelos fundacionales se les conoce por las siglas LLM = LARGE LANGUAGE MODELS estos puedes verlos como grandes cerebros digitales. Los siguientes expertos investigan que modelos fundacionales se han creado y los adaptan para implementarlos en productos que nos ayuden a resolver problemas en el dia dia: * CIENCIA DE DATOS * MACHINE LEARNING * DESARROLLO BACKEND * CLOUD ENGINEERING GPT es un tipo de IA Generativa la razon de esto es porque es capaz de contestar por lo que a aprendido en el pasado, Estos tipos de modelos son de gran ayuda para crear contenido en nuestro dia a dia . Ejemplos de IA generativa TEXTO: * CHAT GPT * GOOGLE BARD Ejemplos de IA generativa IMAGEN: * MIDJOURNEY * DALL-E * STABLE DIFFUSION Ejemplos de IA generativa AUDIO: * MUSICLM * OTTER COMO UTILIZAMOS ESTAS HERRAMIENTAS DE IA GENERATIVAS: con los prompts, es una instruccion o frase de max. 400 caracteres. (recomendacion de open IA) Saber hace prompts de calidad es clave para tener resultados utiles y confiables, para tener resultados utiles y confiable. (aqui hace alusión a la frase de la calidad que entra es la calidad que sale). Aspectos de un buen prompts * DEBE SER CLARO * ESPECIFICO * ENTREGAR CONTEXTO ejemplo de un mal prompts: ENSÉÑAME DE FISICA ejemplo de un buen prompts: eres profesor de astrofisica en una universidad. vas a dar una clase a personas sin experiencia sobre la teoria de la relatividad de einstein. explica el concepto y para que sirve esa teoria en terminos simples y con analogia adecuadas a ninos. limita tu respuesta a 4 parrafos.
funcion de atencion + redes neuronales = chatgpt chatgpt= generative pretrained transformer

es importante tener en cuenta:

debemos aprender a usar la IA, este será una necesidad, así como lo es en estos días el uso del internet.

no debemos acostumbrarnos a ser asistentes de la IA, es decir a dejar de tomar el control y luego de ello olvidar nuestras habilidades. Al contrario debemos implementarlo para mejorar nuestras habilidades.

Qué hay que tener en cuenta para dar los prompts y que estos sean claros ?

Notas personales: 1

La inteligencia artificial (IA) involucra a una variedad de profesionales en diferentes roles y sectores. Aquí hay una lista de personas y profesionales que suelen trabajar en el ámbito de la inteligencia artificial:

Científicos de Datos:

Analizan y interpretan datos utilizando herramientas de aprendizaje automático para obtener información valiosa y realizar predicciones.
Ingenieros de Aprendizaje Automático:

Desarrollan algoritmos y modelos de aprendizaje automático para resolver problemas específicos y mejorar el rendimiento de sistemas de inteligencia artificial.
Ingenieros de Software:

Trabajan en el diseño, desarrollo e implementación de aplicaciones y sistemas que incorporan componentes de inteligencia artificial.
Desarrolladores de IA:

Programan y codifican soluciones basadas en IA, desde aplicaciones específicas hasta sistemas más complejos de aprendizaje profundo.
Científicos en Computación y Matemáticos:

Contribuyen con conocimientos fundamentales en áreas como la teoría de la computación, la estadística y las matemáticas, que son esenciales para comprender y desarrollar algoritmos de IA.
Expertos en Dominios Específicos:

Profesionales que combinan su experiencia en campos como la medicina, la finanzas, la ingeniería, etc., con conocimientos en inteligencia artificial para abordar problemas específicos en sus áreas de especialización.
Éticos y Expertos en Derechos:

Abordan cuestiones éticas relacionadas con la inteligencia artificial, como la privacidad, la equidad y la transparencia, y trabajan en el desarrollo de políticas y regulaciones éticas.
Diseñadores de Experiencia de Usuario (UX):

Se centran en la creación de interfaces de usuario intuitivas y efectivas para interactuar con sistemas de inteligencia artificial.
Líderes y Gerentes de Proyecto:

Supervisan proyectos relacionados con inteligencia artificial, coordinan equipos y aseguran que se cumplan los objetivos establecidos.
Investigadores Académicos:

Trabajan en instituciones académicas para realizar investigaciones fundamentales en inteligencia artificial y publicar avances en conferencias y revistas científicas.
Emprendedores y Fundadores de Empresas:

Muchos emprendedores están impulsando startups centradas en la inteligencia artificial, creando nuevas soluciones y aplicaciones para diversos sectores.
Analistas de Datos:

Evalúan y comprenden conjuntos de datos, realizan análisis exploratorio de datos y contribuyen a la toma de decisiones basada en datos.
Profesionales en Ciencia Cognitiva:

Colaboran en la intersección de la inteligencia artificial y la ciencia cognitiva, explorando cómo los sistemas de IA pueden mejorar la comprensión de la cognición humana.
Profesionales en Seguridad Informática:

Trabajan en la implementación de medidas de seguridad para proteger sistemas de inteligencia artificial contra posibles amenazas y ataques.

La construcción de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) como ChatGPT involucra varios pasos complejos. A continuación, proporciono un resumen general del proceso:

  1. Definición del Problema y Objetivos:
    Define claramente el problema que deseas abordar y establece los objetivos que quieres lograr con la herramienta de IA. En el caso de ChatGPT, el objetivo es crear un modelo de lenguaje conversacional.

  2. Recopilación y Preprocesamiento de Datos:
    Recopila un conjunto de datos relevante y representativo para entrenar el modelo. En el caso de ChatGPT, se utilizaron grandes cantidades de datos de conversaciones de texto. Luego, se realiza el preprocesamiento para limpiar y estructurar los datos.

  3. Selección de Arquitectura de Modelo:
    Elige una arquitectura de modelo de IA adecuada para tu tarea. ChatGPT se basa en la arquitectura GPT (Transformador generativo preentrenado), que es conocida por su capacidad para manejar secuencias de texto largas y generar texto coherente.

  4. Entrenamiento del Modelo:
    Utiliza los datos recopilados para entrenar el modelo. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus pesos y parámetros para minimizar la diferencia entre sus predicciones y las respuestas reales. El modelo GPT es entrenado utilizando un gran corpus de texto y un objetivo de predecir la siguiente palabra en una secuencia.

  5. Ajuste y Optimización:
    Ajusta los hiperparámetros del modelo y optimiza su rendimiento. Este paso implica encontrar el equilibrio adecuado entre la complejidad del modelo y su capacidad para generalizar a datos no vistos.

  6. Evaluación del Modelo:
    Evalúa la calidad del modelo utilizando conjuntos de datos de prueba. Esto ayuda a asegurar que el modelo no solo memorice los datos de entrenamiento, sino que también sea capaz de generalizar y realizar bien en situaciones del mundo real.

  7. Desarrollo de la Interfaz de Usuario (UI):
    Si es necesario, desarrolla una interfaz de usuario para que los usuarios interactúen con la herramienta de manera efectiva. En el caso de ChatGPT, OpenAI proporciona una interfaz API que permite a los desarrolladores integrar el modelo en aplicaciones y servicios.

  8. Implementación y Despliegue:
    Implementa el modelo entrenado y la interfaz de usuario en un entorno de producción. Asegúrate de que la herramienta sea escalable y pueda manejar solicitudes en tiempo real.

  9. Monitoreo y Mantenimiento:
    Establece un sistema de monitoreo continuo para supervisar el rendimiento del modelo en producción. Realiza actualizaciones y ajustes según sea necesario para mantener la calidad y la eficacia de la herramienta a lo largo del tiempo.

Las redes neuronales son un componente fundamental en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Estas están inspiradas en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano y se utilizan para abordar tareas complejas de aprendizaje y reconocimiento de patrones. Aquí hay algunos puntos clave sobre las redes neuronales:

Estructura Básica de una Red Neuronal:
Neuronas:

Las neuronas son unidades fundamentales de una red neuronal. Cada neurona realiza operaciones matemáticas en la entrada y produce una salida.
Capas:

Una red neuronal típicamente se organiza en capas. La capa de entrada recibe datos, las capas intermedias (capas ocultas) procesan la información, y la capa de salida produce el resultado final.
Conexiones Ponderadas:

Las conexiones entre las neuronas están ponderadas con pesos que ajustan la influencia de una neurona en otra. Estos pesos se aprenden durante el entrenamiento de la red.
Tipos de Capas en una Red Neuronal:
Capa de Entrada:

Recibe los datos iniciales y transmite la información a las capas ocultas.
Capas Ocultas:

Realizan cálculos y transformaciones intermedias en los datos. Pueden haber múltiples capas ocultas en una red profunda.
Capa de Salida:

Produce la salida final de la red, que puede ser un resultado de clasificación, regresión u otra tarea específica.

Las redes neuronales son un componente fundamental en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Estas están inspiradas en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano y se utilizan para abordar tareas complejas de aprendizaje y reconocimiento de patrones. Aquí hay algunos puntos clave sobre las redes neuronales:

Estructura Básica de una Red Neuronal:
Neuronas:

Las neuronas son unidades fundamentales de una red neuronal. Cada neurona realiza operaciones matemáticas en la entrada y produce una salida.
Capas:

Una red neuronal típicamente se organiza en capas. La capa de entrada recibe datos, las capas intermedias (capas ocultas) procesan la información, y la capa de salida produce el resultado final.
Conexiones Ponderadas:

Las conexiones entre las neuronas están ponderadas con pesos que ajustan la influencia de una neurona en otra. Estos pesos se aprenden durante el entrenamiento de la red.

Grupos de investigación que se forman a través de colaboraciones entre diferentes instituciones académicas, empresas y organizaciones. Estos consorcios pueden abordar problemas específicos o trabajar en proyectos de investigación a gran escala.
Conferencias y Eventos:

Investigadores a menudo presentan sus hallazgos en conferencias y eventos especializados en inteligencia artificial, como la Conferencia de la Asociación de Procesamiento del Lenguaje Natural (ACL), la Conferencia de NeurIPS, la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML), entre otros.
Grupos de Investigación Independientes:

Grupos de investigadores que no están necesariamente afiliados a grandes instituciones, pero que contribuyen significativamente a la investigación en inteligencia artificial. Estos grupos pueden surgir de comunidades en línea, proyectos de código abierto y colaboraciones independientes.
Proyectos de Código Abierto:

Desarrolladores y científicos de datos que contribuyen a proyectos de código abierto relacionados con inteligencia artificial. Estos proyectos, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, a menudo son colaborativos y permiten avances significativos en la investigación.

El grupo de personas que se dedica a investigar y crear nuevos modelos, algoritmos y arquitecturas de inteligencia artificial generalmente se encuentra en la vanguardia de la investigación en este campo. Estos investigadores pueden pertenecer a instituciones académicas, empresas tecnológicas, laboratorios de investigación o incluso colaborar en proyectos independientes. Aquí hay algunos perfiles de personas y grupos que podrían estar involucrados en esta investigación:

Investigadores Académicos:

Profesores, científicos y estudiantes de doctorado en instituciones académicas líderes en el campo de la inteligencia artificial. Muchas universidades tienen departamentos específicos de ciencias de la computación, aprendizaje automático o inteligencia artificial donde se lleva a cabo la investigación.
Laboratorios de Investigación Industrial:

Equipos de investigación dentro de grandes empresas de tecnología como Google, Microsoft, Facebook, IBM, entre otras. Estos laboratorios a menudo están enfocados en la creación de tecnologías innovadoras y pueden contar con investigadores líderes en la industria.
Startups de IA:

Empresas emergentes especializadas en inteligencia artificial que centran sus esfuerzos en la investigación y desarrollo de nuevos enfoques, algoritmos o modelos. Estas startups pueden ser centros de innovación y experimentación.
Colaboraciones y Consorcios:

El grupo de personas que se dedica a investigar y crear nuevos modelos, algoritmos y arquitecturas de inteligencia artificial generalmente se encuentra en la vanguardia de la investigación en este campo. Estos investigadores pueden pertenecer a instituciones académicas, empresas tecnológicas, laboratorios de investigación o incluso colaborar en proyectos independientes. Aquí hay algunos perfiles de personas y grupos que podrían estar involucrados en esta investigación:

Investigadores Académicos:

Profesores, científicos y estudiantes de doctorado en instituciones académicas líderes en el campo de la inteligencia artificial. Muchas universidades tienen departamentos específicos de ciencias de la computación, aprendizaje automático o inteligencia artificial donde se lleva a cabo la investigación.
Laboratorios de Investigación Industrial:

Equipos de investigación dentro de grandes empresas de tecnología como Google, Microsoft, Facebook, IBM, entre otras. Estos laboratorios a menudo están enfocados en la creación de tecnologías innovadoras y pueden contar con investigadores líderes en la industria.
Startups de IA:

Empresas emergentes especializadas en inteligencia artificial que centran sus esfuerzos en la investigación y desarrollo de nuevos enfoques, algoritmos o modelos. Estas startups pueden ser centros de innovación y experimentación.
Colaboraciones y Consorcios:

Grupos de investigación que se forman a través de colaboraciones entre diferentes instituciones académicas, empresas y organizaciones. Estos consorcios pueden abordar problemas específicos o trabajar en proyectos de investigación a gran escala.
Conferencias y Eventos:

Investigadores a menudo presentan sus hallazgos en conferencias y eventos especializados en inteligencia artificial, como la Conferencia de la Asociación de Procesamiento del Lenguaje Natural (ACL), la Conferencia de NeurIPS, la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML), entre otros.
Grupos de Investigación Independientes:

Grupos de investigadores que no están necesariamente afiliados a grandes instituciones, pero que contribuyen significativamente a la investigación en inteligencia artificial. Estos grupos pueden surgir de comunidades en línea, proyectos de código abierto y colaboraciones independientes.
Proyectos de Código Abierto:

Desarrolladores y científicos de datos que contribuyen a proyectos de código abierto relacionados con inteligencia artificial. Estos proyectos, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, a menudo son colaborativos y permiten avances significativos en la investigación.

La IA es la nueva revolucion!

¿Prompt, máximo 400 caracteres? Poco me parece a mí para dar una buena instrucción.

Aparte de CHATGPT, tambien hay varios tipos de modelos de inteligencia artificial diferentes de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs).

  • Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Las CNN son ampliamente utilizadas en tareas de visión por computadora, como reconocimiento de imágenes y segmentación de objetos. También se pueden utilizar en tareas de procesamiento de texto, como análisis de sentimientos en texto e incluso traducción automática.

  • Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Las RNN son utilizadas para tareas de procesamiento de secuencias, como traducción automática, generación de texto, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y pronósticos de series temporales.

  • Redes Generativas Adversariales (GANs): Las GANs son utilizadas para generar contenido nuevo, como imágenes, texto o música. Consisten en dos redes neuronales, una generadora y una discriminadora, que compiten entre sí para mejorar la calidad de la generación.

  • Redes Neuronales Long Short-Term Memory (LSTM): Las LSTMs son un tipo de RNN diseñadas para manejar mejor las dependencias a largo plazo en secuencias, lo que las hace adecuadas para tareas de procesamiento de texto y voz.

  • Redes Siamesas: Estas redes se utilizan en tareas de comparación, como verificación de la similitud entre dos elementos, detección de duplicados y reconocimiento de rostros.

  • Redes Transformer: Además de los LLMs, las arquitecturas Transformer se utilizan en una variedad de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Pueden adaptarse a tareas específicas, como traducción automática, resumen de texto y generación de lenguaje natural.

  • Redes Bayesianas: Se utilizan para modelar incertidumbre y realizar inferencias probabilísticas en una variedad de aplicaciones, incluida la toma de decisiones bajo incertidumbre.

  • Redes Neuronales Profundas (DNN): Aunque estos no son modelos específicos, las DNN se utilizan en una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje automático, incluido el reconocimiento de voz, la detección de objetos y el procesamiento de imágenes.

  • Redes de Memoria a Corto Plazo (MEMNNs): Estas redes se utilizan en tareas que requieren un tipo de memoria a corto plazo, como responder preguntas basadas en pasajes de texto.

Celebro la calidad de estos nuevos cursos. Se nota toda la producción detrás de estos nuevos cursos, felicidades.

¡Increíble esta introducción!
Me gustó mucho los recursos visuales utilizados para este primer video introductorio. 👌
Me ha encantado este formato de video narrado, me recuerda demasiado a mi infancia enriquecida por discovery channel

Campo de Teorías en Inteligencia Artificial:
Cuando se habla del “campo de teorías” en inteligencia artificial (IA), se hace referencia a la disciplina que se centra en el desarrollo y estudio de conceptos, algoritmos y modelos que permiten a las computadoras realizar tareas que, tradicionalmente, requieren de habilidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas. En otras palabras, la IA se basa en un conjunto de teorías y conceptos que buscan replicar o simular la inteligencia humana en sistemas computacionales.

Off-topic: El nivel de producción de este video es icónico. Es una clase maestra de videotutoriales educativos

ME ENCANTA MUCHAS GRACIAS SIEMPRE SE AGRADECE APRENDER

Me acerco al tema con mente abierta

Interesantísimo y me tomó completamente por sorpresa que al añadir en la Inteligencia Artificial la capacidad de "prestar atención", es que podemos disfrutar de la primavera de la IA en la que vivimos actualmente.

Podemos utilizar la IA en nuestra vida cotidiana para aumentar nuestra productividad y profundizar nuestro trabajo. Ejemplos incluyen ChatGPT o Google Bard para el texto, DALI para imágenes y MusicLM u Otter para el audio.

chatgpt GPT Generativo pre entrenado Transformer, su gran logro determinando su siguiente palabra sin olvidar miles de palabras anteriores manteniendo consistencia en el mensaje

Estoy aprendiendo la AI para usarla en la iglesia y en la agricultura.
Cualquier sugerencia es bienvenida

Para tener en cuenta
Generative Pretrained Transformer GPT
Transformer generativo pree entrenado

Ejemplo de un mal prompt

  • Enséñame de física
    Ejemplo de un buen prompt
  • Eres profesor de Astro física en una universidad. Vas a dar una clase a personas sin experiencia sobre la teoría de la relatividad de Einstein. Explica el concepto y para que sirve esa teoría en términos simples y con analogías adecuadas a niños de 10 años . Limita tu respuesta a 4 párrafos
  • Saber hacer prompts de calidad es la clave para tener resultados útiles y confiables

Promts: Es una instrucción o frase de máximo 400 caracteres (Claro, Específico, dar contexto) Ejemplo: Eres profesor de Astrofísica en una Universidad. vas a dar una clase a personas sin experiencia sobre la Teoría de la Relatividad de Einstein. Explica el concepto y para qué sirve esa teoría en términos simples y con analogías adecuadas a niños de 10 años. Limita tu respuesta a 4 párrafos.

Ejemplos de IA Generativa: Texto (GPT, Google Bard) Imagen (Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion) Audio (MiusicLM, Otter)

Increíble el poder de la especificidad al usar las IA

Ahora entiendo muy bien sobre el concepto de Ai.

Genial las animaciones de las infografías, es el primer curso que tomo de Carolina Boquín, está bárbara esta clase

Entre más especifico mejor.

Esta es la razón por la que es una mala idea usar el prompt enseñame de fisica.