Este documento resume un curso sobre el uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el desarrollo de software. La IAG está transformando la forma en que los desarrolladores escriben código, mejorando la productividad y la experiencia de programación. Este curso, impartido por Laurence Moroney, se centra en cómo los desarrolladores pueden aprovechar la IAG para mejorar su trabajo diario, sin necesidad de crear aplicaciones de IAG.
Mejora la experiencia de programación al reducir tareas tediosas.
Productividad Aumentada
La IAG actúa como un compañero de programación, ayudando a resolver problemas y a gestionar tareas.
Desarrollo Futuro
El curso se divide en tres partes:
| Curso | Descripción |
|---|---|
| Curso 1 | Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y su uso como compañeros de programación. Se abordarán técnicas de prompting y roles como tester de software. |
| Curso 2 | Colaboración con otros desarrolladores, incluyendo testers y gestión de dependencias. Se explorarán habilidades para mejorar la comunicación y el trabajo en equipo. |
| Curso 3 | Enfoque profesional en el desarrollo de software, cubriendo desde el diseño hasta el lanzamiento de aplicaciones, incluyendo patrones de diseño y gestión de bases de datos. |
La Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando el desarrollo de software, proporcionando herramientas que aumentan la productividad y mejoran la experiencia del desarrollador. Este curso ofrece una guía práctica sobre cómo utilizar la IAG para convertirse en un mejor desarrollador de software, abarcando desde la programación individual hasta el trabajo en equipo y el desarrollo profesional.
Para más información y para comenzar a aplicar estos conceptos, se recomienda continuar con el siguiente video del curso.
Este curso innovador está diseñado para empoderarte con las habilidades de vanguardia necesarias para integrar y aprovechar la inteligencia artificial generativa en el ámbito del desarrollo de software. A medida que los negocios y las tecnologías evolucionan, la demanda de capacidades avanzadas de IA está en aumento. Este curso ofrece un camino integral para no solo entender las tecnologías de IA generativa, sino también aplicarlas al crear, mejorar y escalar aplicaciones de software.
Al finalizar esta especialización, serás capaz de: - Utilizar herramientas de IA generativa para asistir en las principales tareas del rol de desarrollador de software. - Mejorar tus habilidades de codificación con la ayuda de modelos de lenguaje grandes (LLMs). - Comprender cómo la IA generativa puede transformar tu enfoque en el desarrollo de software.
La IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que pueden generar nuevo contenido, incluyendo: - Fragmentos de código - Imágenes completamente renderizadas - Medios sintéticos como videos y música
La IA generativa no solo es una herramienta para crear contenido más rápido, sino que representa un cambio de paradigma en el desarrollo de software. Esto es relevante tanto para aplicaciones empresariales como para juegos independientes.
La integración de la IA generativa en el desarrollo de software ofrece una ventaja significativa. A medida que explores cómo funcionan estas tecnologías, podrás maximizar su potencial en tus proyectos y flujos de trabajo.
| Herramienta | Funcionalidad | Ejemplo de Uso |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | Sugerencias de código | Completar funciones en tiempo real |
| DALL-E | Generación de imágenes | Crear arte a partir de descripciones |
| Modelos de Lenguaje | Asistencia en tareas de programación | Generar documentación o comentarios |
Este curso te proporcionará las herramientas y conocimientos necesarios para aprovechar al máximo la IA generativa en el desarrollo de software, mejorando tu eficiencia y creatividad en el proceso. ¡Comencemos a explorar cómo funciona todo esto!
Este documento resume los conceptos clave sobre la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) presentados en un curso introductorio. Se exploran las definiciones de IA, el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático y la arquitectura de los transformadores, que son fundamentales para los modelos de lenguaje generativos.
La IA se puede definir como la programación de una computadora para reaccionar a datos de manera similar a un ser inteligente. Por ejemplo, al observar una imagen de un gato, un ser humano reconoce características como ojos, orejas y patas, mientras que una computadora ve solo píxeles de colores sin significado.
El aprendizaje automático es un enfoque que permite a las computadoras aprender a partir de datos en lugar de ser programadas explícitamente. A continuación se presenta una comparación entre la programación tradicional y el aprendizaje automático:
| Aspecto | Programación Tradicional | Aprendizaje Automático |
|---|---|---|
| Enfoque | Definir reglas y codificarlas | Proporcionar datos y respuestas para aprender reglas |
| Proceso | Leer datos, manipularlos y devolver resultados | Aprender patrones a partir de datos y respuestas |
| Ejemplo | Código que especifica reglas de un juego | Algoritmos que identifican objetos en imágenes |
La revolución del aprendizaje automático representa un cambio de paradigma en la programación. En lugar de definir reglas, se le proporciona a la computadora datos y respuestas, permitiéndole descubrir las reglas por sí misma.
El aprendizaje automático es una metodología innovadora que transforma la forma en que se desarrolla el software. En los próximos videos del curso, se explorarán ejemplos más detallados para comprender mejor estos conceptos.
Este documento resume los conceptos clave presentados en un video sobre el aprendizaje automático, específicamente en el contexto del reconocimiento de actividades utilizando dispositivos con sensores. Se exploran las diferencias entre la programación tradicional y el aprendizaje automático, así como el proceso de creación de modelos para la detección de actividades.
Aprendizaje Automático: Un cambio de paradigma que permite a las computadoras aprender las reglas necesarias para completar tareas basándose en datos y respuestas proporcionadas.
Reconocimiento de Actividades: El objetivo es desarrollar una aplicación que utilice sensores en dispositivos (teléfonos, relojes, etc.) para determinar la actividad de una persona (caminando, corriendo, montando en bicicleta, etc.).
Reglas Iniciales:
Sin embargo, estas reglas son limitadas y no consideran otros factores (por ejemplo, la inclinación del terreno).
Uso de Datos Etiquetados:
El desafío es emparejar los datos con las etiquetas de actividad.
Detección de Patrones:
El aprendizaje automático, y en particular el aprendizaje supervisado, permite a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones sobre actividades humanas. Este enfoque es más efectivo que las reglas manuales y se basa en la identificación de patrones en los datos.
| Actividad | Velocidad (mph) |
|---|---|
| Caminando | < 4 |
| Corriendo | 4 - < 12 |
| Montando en bicicleta | ≥ 12 |
| Golf | No definido (requiere más datos) |
Se recomienda continuar con el siguiente video para profundizar en el aprendizaje supervisado y sus aplicaciones.
El aprendizaje supervisado es una de las ramas más prominentes de la inteligencia artificial (IA), con aplicaciones directas en la tecnología cotidiana, desde el filtrado de correos electrónicos hasta la asistencia personal. Este documento resume los conceptos clave del aprendizaje supervisado, su funcionamiento y ejemplos de aplicaciones en el mundo real.
El aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo utilizando un conjunto de datos que incluye entradas emparejadas con salidas correctas. Este método se asemeja a enseñar a un niño con tarjetas didácticas, donde cada pregunta tiene una respuesta y el objetivo es aprender esas parejas para hacer predicciones.
Los sistemas de aprendizaje supervisado dependen de datos etiquetados de alta calidad para aprender a responder con precisión a nueva información. El principio fundamental del aprendizaje automático es que puede aprender a emparejar datos con etiquetas.
La retinopatía diabética es una de las principales causas de ceguera prevenible en el mundo. A pesar de que la enfermedad es prevenible mediante exámenes regulares, hay una escasez de especialistas en muchas partes del mundo, como en India, donde miles de médicos de ojos son necesarios.
Investigadores crearon un conjunto de datos con decenas de miles de escaneos de retina, clasificados por médicos en una escala de cinco puntos. Utilizando estos datos, entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para identificar patrones en las imágenes, permitiendo que el modelo diagnosticara imágenes de manera tan efectiva como un humano.
El modelo no solo aprendió a diagnosticar, sino que también pudo predecir el género asignado al nacer de una persona a partir de la imagen de la retina con un 97% de precisión, superando la tasa de aciertos de un humano (50%).
El aprendizaje supervisado se puede aplicar a diferentes tipos de datos etiquetados, incluyendo: - Imágenes - Sonidos - Texto
El aprendizaje supervisado con datos de texto ha llevado al desarrollo de modelos de lenguaje grande, como ChatGPT y Gemini, que son entrenados en grandes cantidades de datos textuales. Estos modelos aprenden las relaciones entre secuencias de palabras, permitiéndoles predecir la siguiente palabra y generar texto coherente y relevante.
El aprendizaje supervisado es una técnica poderosa que tiene un impacto significativo en diversas aplicaciones de la inteligencia artificial, mejorando la precisión y la eficiencia en la toma de decisiones basadas en datos.
| Aplicación | Descripción |
|---|---|
| Filtrado de correos | Identificación de spam en correos electrónicos. |
| Diagnóstico médico | Análisis de imágenes de retina para detectar enfermedades. |
| Modelos de lenguaje | Generación de texto coherente y relevante a partir de datos textuales. |
La arquitectura de transformadores ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y ha sido fundamental en el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados como GPT y Gemini. Este documento resume los conceptos clave sobre los transformadores y su impacto en la inteligencia artificial moderna.
Los transformadores fueron introducidos en el artículo "Attention Is All You Need" por Vaswani et al. en 2017. Este modelo trajo un nuevo enfoque para manejar secuencias de información, como el texto, mejorando significativamente la capacidad de los modelos de aprendizaje automático.
| Tipo de Modelo | Descripción |
|---|---|
| Aprendizaje Supervisado | El modelo aprende a predecir datos etiquetados, como una retina y la opinión de un médico. |
| Redes Neuronales Recurrentes (RNN) | Aprenden sobre secuencias de datos, útiles para predecir eventos futuros en un sistema. |
| Transformadores | Procesan todas las partes de los datos simultáneamente, mejorando la comprensión del contexto. |
Procesamiento Paralelo: A diferencia de los modelos anteriores, los transformadores procesan todos los datos a la vez, lo que acelera el entrenamiento y mejora la capacidad de manejar dependencias a largo plazo en el texto.
Atención: La atención permite que el modelo se enfoque en diferentes partes de la entrada de datos, lo que es crucial para entender el contexto y el significado profundo del texto.
Consideremos la siguiente oración:
"En Irlanda, fui a la escuela secundaria, así que tuve que estudiar ____."
Al completar la oración, un humano podría pensar en "irlandés" o "gaélico" como la respuesta correcta, basándose en el contexto proporcionado. Este tipo de razonamiento es lo que los transformadores buscan replicar a través de su mecanismo de atención.
La arquitectura de transformadores ha cambiado la forma en que los modelos de IA manejan el lenguaje, permitiendo una comprensión más profunda y precisa del texto. Aunque los detalles técnicos son complejos, los conceptos de procesamiento paralelo y atención son fundamentales para entender su funcionamiento.
Para profundizar en estos conceptos, se recomienda continuar con el siguiente video del curso.
En este documento se resumen los conceptos clave que forman la base del funcionamiento de los modelos de transformers, centrándose en los mecanismos de atención, codificadores y decodificadores. Estos conceptos son fundamentales para tareas como la traducción automática, la resumición de textos y la respuesta a preguntas.
El mecanismo de atención permite que el modelo se enfoque en partes específicas del texto de entrada al predecir la siguiente palabra. Este mecanismo considera las relaciones entre las palabras en una oración para entender el contexto y predecir la palabra siguiente.
En la oración "mi pequeño perro blanco y esponjoso corrió hacia mi invitado", el mecanismo de atención permite que el modelo se concentre en los adjetivos "pequeño", "blanco" y "esponjoso" al predecir el significado del sustantivo "perro". Esto ayuda al modelo a entender que el perro probablemente está saludando a la invitada y no atacándola.
Los codificadores y decodificadores son componentes esenciales en un modelo de transformer.
Comprender los detalles técnicos subyacentes a los modelos de transformers es crucial para su uso efectivo en el desarrollo de software. Estos modelos no son mágicos, sino algoritmos avanzados que aplican razonamiento sobre el contexto proporcionado para generar salidas relevantes.
Este resumen proporciona una visión general de los conceptos fundamentales que se explorarán más a fondo en el curso.