García Garcia-Tuñón, Susana
Description
Este no es un manual para principiantes ni un texto divulgativo lleno de promesas vacías.
Técnicas y modelos de Inteligencia Artificial: Machine learn
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ing clásico, deep learning, LLMs, transformers y otras arquitecturas avanzadas es la continuación natural de IA desde cero, un libro que ayudó a miles de lectores a perder el miedo a la inteligencia artificial y a dar su primer paso en este fascinante mundo.
Esta vez, la apuesta es más técnica, más exigente y más completa, pero con la misma vocación de claridad: un libro para quienes quieren saber qué ocurre al otro lado de la pantalla y descubrir cómo funciona en realidad.
No necesitas tener conocimientos técnicos previos. El único requisito es tener curiosidad y querer aprender.
En palabras de su autora, Susana García: “Puedes seguir con tu vida sin saber lo que es una red neuronal… pero este libro es precisamente para quienes me contestan ‘yo sí quiero saber y entender lo que es’”.
Desde los algoritmos clásicos de machine learning hasta los sistemas generativos más avanzados, este libro recorre los principios teóricos, el entrenamiento de modelos, las redes neuronales, el deep learning, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, los LLMs y los agentes.
Explica con rigor pero de forma accesible cómo funciona cada una de las piezas que componen el ecosistema de la IA actual.
Incluye también capítulos dedicados a los semiconductores y chips especializados que hacen posible la computación a gran escala, a las arquitecturas que sostienen los modelos más sofisticados, y a desafíos clave como la privacidad, la regulación, la robótica integrada y la posibilidad de implementar y utilizar la IA en local, sin depender de servicios en la nube. La obra culmina con una introducción seria y actualizada a la computación cuántica aplicada a la inteligencia artificial, y a cómo podría transformar el futuro de esta tecnología.
Es un libro pensado para :
Quienes al escribir un prompt no esperan solo una respuesta, sino que quieren saber qué ocurre exactamente al otro lado.
Quienes quieren entender qué tiene que ver un semiconductor con la IA y por qué las acciones de Nvidia reaccionan ante un lanzamiento como DeepSeek.
Quienes quieren comprender cómo interpreta nuestro lenguaje la máquina, cómo funcionan los sensores o la visión por ordenador en un coche autónomo, cómo se gestiona la memoria y el contexto en un LLM, o cómo configurar y utilizar modelos de IA en local para mayor privacidad y control.
Quienes, en lugar de quejarse porque un chatbot no les dio la respuesta correcta, quieren comprender el porqué de las alucinaciones o los sesgos, y así aprender a evitarlos.
Con un enfoque académico pero orientado a la comprensión práctica, esta guía ofrece al lector no solo un conocimiento sólido, sino también una visión completa, crítica y matizada del “detrás de las cámaras” del mundo de la inteligencia artificial.
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1012 INTELLIGENCE S.L.