La Inteligencia Artificial (IA) no es solo una tendencia tecnológica, es el motor que está redefiniendo industrias, procesos y experiencias.
¿Qué es Inteligencia Artificial?
Es fundamental dominar los conceptos base de la inteligencia artificial:
- Inteligencia Artificial (IA): Técnicas que permiten a los computadores imitar el comportamiento humano.
- Machine Learning: Algoritmos que detectan patrones en grandes volúmenes de datos para generar respuestas similares a las humanas.
- Deep Learning: Redes neuronales artificiales que procesan datos complejos y aprenden de ellos.
IA Generativa: Crea contenido nuevo (texto, imágenes, audio) a partir de datos aprendidos.
IA Discriminativa: Se enfoca en generar resultados específicos para casos concretos.
Embeddings: Representación de palabras y conceptos en espacios vectoriales continuos.
Modelos fundacionales: Redes neuronales de aprendizaje profundo preentrenadas con grandes volúmenes de datos, adaptables a tareas específicas.
Estos conceptos ayudan a entender cómo servicios de nube se integran con herramientas para IA generativa, para crear soluciones completas para diferentes casos de uso.
¿Cómo desarrollar IA?
Para crear soluciones de IA se emplean técnicas como:
- Prompt Engineering: Optimización de instrucciones para modelos generativos.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Combinación de búsqueda y generación para respuestas más precisas.
- Ajuste fino (Fine-tuning): Adaptación de modelos preentrenados a casos específicos.
- Preentrenamiento: Entrenamiento inicial con grandes volúmenes de datos antes de la personalización.
¿Cómo entrenar modelos de IA?
Los modelos fundacionales aprovechan los datos para aprender y servir como base en el desarrollo de aplicaciones inteligentes. Existen diversas estrategias para entrenarlos y optimizar cómo utilizan la información
- Aprendizaje supervisado: Usa datos etiquetados para clasificar y predecir información.
- Aprendizaje no supervisado: Busca patrones en datos no etiquetados para agrupar y segmentar información.
- Aprendizaje reforzado: Recibe recompensas por ofrecer respuestas correctas y castigos por respuestas incorrectas. Funciona con ensayo y error.
- Aprendizaje generativo: Proceso creativo de generar información nueva a partir de datos aprendidos.
La IA no solo mejora proyectos actuales, también abre puertas a nuevas oportunidades en casos como la automatización, análisis predictivo, generación de contenido y más.
Cómo prepararte para una certificación en inteligencia artificial
Si estás pensando en certificarte como AWS AI Practitioner, no se trata únicamente de aprobar un examen, sino de comprender cómo estas tecnologías pueden transformar tu carrera y los proyectos que lideras.
Aprovecha recursos oficiales: Para que comprar cursos, si tienes recursos gratuitos.
- AWS Skill Builder
- Generative AI Foundations on AWS
- IA generativa en AWS – IA generativa, modelos de lenguaje de gran tamaño y modelos fundacionales – AWS
No memorices, comprende: Un examen evalúa tu entendimiento, no tu capacidad de repetir respuestas.
Practica con exámenes oficiales: Aunque sean cortos, son los más coherentes con un examen real.
Publicado en: _The Book of Notes_
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