Serie de cursos de IA en animación
IA sin misterio
Modelos, herramientas y por qué la IA puede equivocarse.
10 lecciones cortas y amenas
- Empieza con preguntas cotidianas
- Aprende con personajes cómicos recurrentes
- Llévate algo práctico al terminar cada lección
Elige lo que más te intriga
IA sin misterio
10 lecciones cortas y amenas
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¿La IA es magia o un juego de palabras?
Resumen de la historia: BIT adivina la siguiente palabra y salta de una sandía a la Luna.
Lo que aprenderás: Entiende que la IA generativa produce patrones; no puede leer la mente.
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¿Quién hace qué: el modelo, la app o la herramienta?
Resumen de la historia: Gulu pone un cerebro en el taladro, pero se olvida de enchufarlo.
Lo que aprenderás: Diferencia el modelo de IA, la interfaz y las herramientas conectadas.
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¿Por qué la IA suena segura y aun así se equivoca?
Resumen de la historia: La Oca confunde “suena cierto” con “tiene pruebas”. La reunión se pierde en la niebla.
Lo que aprenderás: Detecta datos inventados y practica cómo comprobar fuentes y hechos.
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IA, aprendizaje automático e IA generativa: ¿en qué se diferencian?
Resumen de la historia: BIT guarda la tarea de crear una imagen en una cajita. La Directora Oca dibuja un paraguas y círculos superpuestos; BIT termina aplastado bajo cuatro sombreros.
Lo que aprenderás: La IA es el campo amplio; el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo describen métodos; la IA generativa describe la creación de contenido. Estas categorías pueden solaparse.
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Entrenar o responder: ¿qué diferencia hay?
Resumen de la historia: BIT mete el pedido de desayuno de Gulu, “sin cacahuetes”, en una batidora cerebral. La Directora Oca corre para pulsar pausa.
Lo que aprenderás: El entrenamiento usa muchos ejemplos para ajustar un modelo; la inferencia usa un modelo entrenado para responder. Consulta los ajustes y la política para saber cómo usa el servicio los chats.
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¿Qué son los tokens y la ventana de contexto?
Resumen de la historia: BIT intenta meter una enciclopedia entera en una maleta diminuta. La cremallera salta y los libros salen volando.
Lo que aprenderás: El modelo solo puede usar una cantidad limitada de contexto cada vez; no es memoria permanente. Comparte las partes relevantes y comprueba qué ha leído realmente la IA.
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Datos de entrenamiento: ¿cómo aprende patrones la IA?
Resumen de la historia: Tras diez fotos, BIT confunde las notas amarillas con señales de que una sandía está madura.
Lo que aprenderás: Los ejemplos incompletos, sesgados o mal etiquetados pueden enseñar pistas equivocadas; prueba con ejemplos variados.
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¿Cómo encuentra pistas una red neuronal?
Resumen de la historia: BIT apila tarjetas con pistas sobre gatos y pone un birrete en cada una.
Lo que aprenderás: Una red neuronal conecta cálculos en capas; se inspira en el cerebro, pero no lo copia.
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¿La IA acierta al practicar y falla en una prueba nueva?
Resumen de la historia: BIT solo vio gatos con sombrero rojo y dice que el gato sin sombrero no es gato.
Lo que aprenderás: Reserva ejemplos nuevos para comprobar si el modelo aprendió un patrón generalizable.
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Tres formas habituales de aprender con datos
Resumen de la historia: BIT corre entre frutas etiquetadas, calcetines misteriosos y un laberinto que reparte estrellas.
Lo que aprenderás: El aprendizaje supervisado usa ejemplos etiquetados; el no supervisado busca estructuras; el refuerzo mejora con feedback de las acciones.
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