Cursos de IA

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La IA va a romper su plataforma de datos. ¿Está preparado?

Descubra cómo las cargas de trabajo impredecibles de la IA perturbarán las plataformas de datos tradicionales, requiriendo nuevos enfoques para manejar patrones de consulta caóticos, restricciones de latencia más estrictas y estrategias de optimización en evolución.

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TapeAgents: Un marco poderoso para construir y optimizar agentes de IA

Descubre TapeAgents, un marco para el desarrollo de agentes de IA que cuenta con capacidades de "grabación en cinta" que capturan las acciones, pensamientos y observaciones del agente, permitiendo una transparencia sin precedentes y una optimización basada en datos para aplicaciones sólidas en el mundo real.

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Escalando GenAI y Flujo de Trabajo Agéntico para Soluciones Prácticas con Zerve

Descubra cómo empresas como Canal+ y la NASA escalan la IA Generativa a través del motor de computación distribuida de Zerve, transformando la IA experimental en soluciones empresariales económicas al tiempo que optimizan el desarrollo y reducen los costos de infraestructura.

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El modelo no es el producto: desafíos en la construcción de aplicaciones de IA exitosas.

Descubra por qué los modelos de base poderosos no garantizan productos de IA exitosos. Explore las consideraciones de ingeniería, experiencia de usuario y negocio que cierran la brecha entre las capacidades del modelo y la solución de problemas reales de los usuarios.

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Cómo construir tu propio enrutador modelo

Descubra cómo construir enrutadores modelo que optimizan la selección de modelos de lenguaje (LLM), mejorando la precisión en un 25% mientras reducen los costos en un 90% mediante metodologías de enrutamiento inteligente para sistemas de IA con múltiples modelos.

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Caos por Diseño: Pruebas Basadas en Simulación para Agentes de IA

Explore la prueba basada en simulación para agentes de IA en escenarios complejos donde fallan los enfoques tradicionales. Aprenda cómo los entornos de simulación deterministas ayudan a probar agentes que navegan en sistemas dinámicos sin soluciones predefinidas.

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OAKS: Pila de Conocimiento Agente Abierto

Explore cómo los Grafos de Conocimiento impulsan GraphRAG en el Open Agentic Knowledge Stack (OAKS), conectando la adopción de IA en empresas con conocimiento estructurado para modelos especializados y agentes expertos en dominios.

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OramaCore: Una Base de Datos de Búsqueda con LLMs Integrados

Descubre OramaCore, una base de datos potenciada por GPU que integra múltiples LLMs y JavaScript en un solo proceso. Aprende sobre su arquitectura, algoritmos y optimizaciones de rendimiento que lo hacen ideal para aplicaciones de IA agentica y Copilots de SaaS.

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El poder de los datos de baja latencia para aplicaciones de IA - 2025 - Día 1 - Talleres

Descubra cómo el emparejamiento de la generación aumentada por recuperación con análisis SQL de baja latencia puede enriquecer las respuestas de IA con conocimientos instantáneos, creando experiencias de usuario más interactivas y mejorando las aplicaciones RAG con capacidades en tiempo real.

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Colaboración Humano-Agente en Ciencia de Datos e IA

Explore el papel en evolución de los agentes de IA como colaboradores en los flujos de trabajo de ciencia de datos, examinando éxitos reales, desafíos y direcciones futuras a través de las experiencias de investigación e implementación del Dr. Jason Hillary.

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Qué es un curso de IA y por qué es tan interesante?

El tema de un curso de inteligencia artificial y el pensamiento de la máquina interesó a los científicos incluso antes de la invención de las computadoras, y después del advenimiento de las computadoras alcanzó un nuevo nivel. En la década de 1950 y 60, los problemas relacionados con la creación y uso de la inteligencia artificial comenzaron a discutirse ampliamente en la sociedad.

La respuesta a esta pregunta también es difícil de encontrar porque no hay criterios claros para la inteligencia de una máquina. Si esta es la capacidad de hacer conclusiones lógicas, entonces la computadora ha superado a los humanos desde hace mucho tiempo. Cuando se trata de flexibilidad y originalidad de pensamiento, los humanos todavía son superiores incluso a los dispositivos inteligentes más modernos.

La IA se utiliza activamente en una variedad de campos, la lista de los cuales se expande cada año, y no solo los técnicos, sino también los humanistas —especialistas en gestión de proyectos, publicidad y relaciones públicas, psicólogos, economistas y lingüistas— pueden encontrar su lugar en esta área.

Qué pueden hacer los programas de cursos de inteligencia artificial?

Las tecnologías modernas de inteligencia artificial hacen posible crear dispositivos y programas que:

encuentran las soluciones máximas posibles a una situación; la inteligencia de la máquina puede analizar rápidamente todas las opciones y calcular cuál será la más barata, segura y efectiva. Las respuestas de la máquina dependerán de la tarea que una persona le haya dado. Por ejemplo, los cursos de IA en línea pueden mostrar cómo calcular qué modelo o producto es más rentable producir en función de los datos sobre el costo de los consumibles y los volúmenes de ventas.

pueden responder cualquier pregunta integrada en su sistema; al mismo tiempo, la máquina no solo puede encontrar una respuesta ya hecha en la base de datos, sino también buscarla utilizando preguntas líderes intermedias que reducen gradualmente el área de búsqueda.

recoger y procesar grandes cantidades de información, analizarla, combinar piezas de información no relacionadas; así es como, por ejemplo, funciona el sistema de búsqueda de imágenes en Google.

La inteligencia artificial es una tecnología no solo del presente, sino también del futuro, y los especialistas en este campo no tendrán problemas para encontrar empleo en las próximas décadas. Ya se están atrayendo enormes inversiones a esta área, lo que significa que no habrá problemas con la remuneración para los trabajadores involucrados en el desarrollo, producción e implementación de las mejores tecnologías de cursos de IA de la educación de AI.

Contribución a la ciencia y cultura

La inteligencia artificial y la creación de programas y dispositivos inteligentes es un área en la que constantemente se están realizando nuevos descubrimientos. Al trabajar en inteligencia artificial, los científicos e ingenieros están en la vanguardia de la ciencia mundial, moviendo a la humanidad hacia adelante. Además, el desarrollo de la inteligencia artificial y su introducción en nuestras vidas plantea muchas preguntas éticas y filosóficas, cuya resolución requiere no una mente de máquina, sino una mente humana capaz de pensar creativamente.

Creación

En el campo de la creación de IA, no solo los desarrolladores de software están muy demandados, sino también las personas con pensamiento creativo que son capaces de idear y promover nuevas ideas. Para trabajar en este campo, es importante poder pensar fuera de la caja. Un área prometedora separada que una persona creativa puede asumir es enseñar a una máquina a crear obras de arte. Ya hoy, las computadoras dibujan imágenes, escriben música y poesía. En un futuro cercano, tal vez se encarguen de la creación de libros, películas y dibujos animados.

Adquisición de nuevas habilidades

Para trabajar en el campo de la inteligencia artificial, se necesita un buen conocimiento de las matemáticas y la programación básica. Para el estudio de IA, las dos ramas más importantes de las matemáticas son el álgebra lineal y la teoría de la probabilidad. El lenguaje de programación más popular en esta área es Python, seguido de R y Lua. El conocimiento del idioma inglés también será útil: ¡los datos científicos más modernos, artículos, informes sobre logros y experimentos suelen publicarse en inglés!