Los modelos de inteligencia artificial cambian con rapidez: un dato sobre la herramienta más capaz puede quedar obsoleto en pocos meses, mientras sus principios de funcionamiento permanecen. La dificultad está en separar conocimiento duradero, anuncios comerciales y señales útiles para decidir.
La obra presenta una base técnica comprensible y un método para interpretar la IA sin depender de una marca concreta. Explica qué puede cambiar y qué conviene conservar como criterio.
- Comprende cómo los datos, el entrenamiento, los parámetros y la inferencia producen un modelo.
- Distingue modelos de lenguaje, IA generativa, predictiva, de clasificación y agentes según el problema que resuelven.
- Interpreta tokens, contexto, probabilidad y alucinaciones para reconocer los límites estructurales de un sistema.
- Compara modelos locales y servicios en la nube, con Ollama y LM Studio, desde la instalación hasta sus diferencias prácticas.
- Determina qué hardware requiere cada uso mediante GPU, VRAM, memoria unificada y NPU.
- Calcula costes y examina las condiciones de privacidad asociadas a chats, suscripciones y APIs.
- Evalúa anuncios, fuentes y tendencias sobre agentes, modelos pequeños, robótica, vídeo, derechos de autor, energía y regulación.
Incluye ejemplos reproducibles, configuraciones de referencia y una rutina de seguimiento basada en fuentes primarias.
Resulta útil para profesionales que incorporan IA a su trabajo y para quienes comparan herramientas, costes, privacidad y opciones de ejecución local. El resultado es un criterio transferible para entender y evaluar la inteligencia artificial que vendrá después.
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Paperback. Etat : new. Paperback. Los modelos de inteligencia artificial cambian con rapidez: un dato sobre la herramienta mas capaz puede quedar obsoleto en pocos meses, mientras sus principios de funcionamiento permanecen. La dificultad esta en separar conocimiento duradero, anuncios comerciales y senales utiles para decidir. La obra presenta una base tecnica comprensible y un metodo para interpretar la IA sin depender de una marca concreta. Explica que puede cambiar y que conviene conservar como criterio. - Comprende como los datos, el entrenamiento, los parametros y la inferencia producen un modelo.- Distingue modelos de lenguaje, IA generativa, predictiva, de clasificacion y agentes segun el problema que resuelven.- Interpreta tokens, contexto, probabilidad y alucinaciones para reconocer los limites estructurales de un sistema.- Compara modelos locales y servicios en la nube, con Ollama y LM Studio, desde la instalacion hasta sus diferencias practicas.- Determina que hardware requiere cada uso mediante GPU, VRAM, memoria unificada y NPU.- Calcula costes y examina las condiciones de privacidad asociadas a chats, suscripciones y APIs.- Evalua anuncios, fuentes y tendencias sobre agentes, modelos pequenos, robotica, video, derechos de autor, energia y regulacion. Incluye ejemplos reproducibles, configuraciones de referencia y una rutina de seguimiento basada en fuentes primarias. Resulta util para profesionales que incorporan IA a su trabajo y para quienes comparan herramientas, costes, privacidad y opciones de ejecucion local. El resultado es un criterio transferible para entender y evaluar la inteligencia artificial que vendra despues. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9798188830151
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