IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Nivel suficiente de comprensión Introducción Como ingeniero de inteligencia artificial (IA), es crucial encontrar un equilibrio entre profundizar en la teoría matemática y abstraerse para aprovechar las herramientas y frameworks disponibles…
Interpretaciones erróneas Introducción En la ingeniería de inteligencia artificial (IA), el álgebra lineal es una herramienta vital para comprender y desarrollar modelos eficientes. Sin embargo, una comprensión superficial o incorrecta de l…
Datos mal condicionados Introducción En el campo de la inteligencia artificial, especialmente en el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL), los datos mal condicionados pueden ser un …
Dimensiones incorrectas Introducción En el desarrollo de inteligencia artificial, la correcta gestión de las dimensiones es crucial para garantizar que los modelos funcionen como se espera y no presenten errores desconcertantes. Las dimensi…
CPU vs GPU: Implementación eficiente de álgebra lineal numérica Introducción En el camino hacia la optimización de los algoritmos matemáticos y la implementación eficiente, la elección entre procesadores de CPU (Central Processing Unit) y G…
Uso de librerías optimizadas para álgebra lineal numérica Introducción En la implementación de modelos de inteligencia artificial, el uso eficiente de recursos es crucial. Las operaciones matemáticas complejas, como las que involucran vecto…
Operaciones vectorizadas: Optimizando la implementación de álgebra lineal Introducción En el mundo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos, el álgebra lineal juega un papel crucial. Sin embargo, para que estos conceptos matemáti…
Precisión vs rendimiento: Navegando entre el error de redondeo y la eficiencia computacional Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), la álgebra lineal numérica es una herramienta fundamental para comprender y optimizar…