Los pilares teóricos que sustentan todo lo demás. Entiende antes de construir.
El 84% de los desarrolladores ya usa IA. Solo el 29% confía en ella. Descubre por qué pasa esto y cómo auditar sistemas de IA en producción sin hype.
Ya sabes programar. Esa es la parte dura superada. Esta hoja de ruta asume que manejas Python y tienes lógica de ingeniería: aquí empieza todo lo demás.
Aprende qué son las redes neuronales, cómo funcionan por dentro y construye tu primera red en Python con TensorFlow para clasificar dígitos escritos a mano.
Desmontamos el hype: qué es la IA, qué no es, y las diferencias claras entre inteligencia artificial, machine learning, deep learning y data science.
Explicación accesible de la arquitectura Transformer. Entiende la atención, los codificadores, los decodificadores y por qué ChatGPT no sería posible sin ellos.
Explicación clara de qué son los LLM, cómo se entrenan, por qué escalan con los parámetros y qué limitaciones tienen. Desde la tokenización hasta ChatGPT.
Entiende los modelos de difusión sin matemáticas imposibles. Cómo Stable Diffusion, DALL-E y Midjourney transforman ruido aleatorio en fotografías.
Guía completa de CNN desde cero. Cómo funcionan las convoluciones, qué aprende cada capa, y construye una red para clasificar imágenes con PyTorch.
Guía completa de RNN, LSTM y GRU. Cómo procesan secuencias, por qué fallan con dependencias largas, y construye un modelo de series temporales con PyTorch desde cero.