IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Riesgo de confianza excesiva Introducción La confianza en la asistencia proporcionada por la Inteligencia Artificial (IA) es una característica fundamental que puede mejorar significativamente la productividad y eficiencia del desarrollo de…
Límites de corrección Introducción La corrección de código es una tarea fundamental para cualquier desarrollador, y la inteligencia artificial (IA) puede ser un valioso aliado. Sin embargo, es crucial entender los límites de lo que se puede…
Generar código plausible Introducción En la era de la inteligencia artificial (IA), los desarrolladores se encuentran con nuevas formas de colaborar con las máquinas para generar, refactorizar y depurar código. Sin embargo, este proceso no …
Sistemas educativos con IA Introducción La integración de inteligencia artificial (IA) en los sistemas educativos ha transformado la forma en que se imparte y se evalúa el aprendizaje. Las soluciones basadas en IA pueden ofrecer un enfoque …
Ética y riesgos de la IA Introducción La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado diversos campos, pero su implementación en educación no es ajena a los retos éticos que plantea. Es crucial abordar estos aspectos para garantizar un uso…
Prompt engineering avanzado Introducción El prompt engineering es una herramienta crucial para diseñar interacciones efectivas entre humanos y sistemas de inteligencia artificial (IA). En el contexto educativo, los prompts bien construidos …
IA educativa avanzada Introducción La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un elemento esencial para mejorar la educación, pero para aprovechar al máximo sus beneficios y minimizar los riesgos, es crucial seguir aprendiendo y ev…
Tutores inteligentes Introducción En la era de la inteligencia artificial (IA), los tutores inteligentes representan un avance significativo en la educación. Estos sistemas, diseñados para simular a un tutor humano y proporcionar asistencia…