IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Composición de transformaciones Introducción La composición de transformaciones es un concepto fundamental en la aplicación del álgebra lineal a inteligencia artificial, particularmente en redes neuronales y aprendizaje profundo. Las transf…
Capas densas Introducción En la inteligencia artificial, las capas densas son fundamentales para procesar y transformar datos. También se conocen como capas lineales o full-connected layers en redes neuronales. Estas capas aplican una combi…
Proyección: Una Transformación Lineal Fundamental Introducción En la inteligencia artificial, las transformaciones lineales son una herramienta poderosa para modelar y analizar datos. La proyección es uno de los tipos más básicos e importan…
Rotación Introducción La rotación es una transformación lineal fundamental en la inteligencia artificial y el procesamiento de imágenes. Es crucial para entender cómo manipular datos en espacios multidimensionales, especialmente cuando se t…
Escalado: Una Transformación Lineal Fundamental Introducción En la exploración de los fundamentos matemáticos subyacentes a la inteligencia artificial, uno se encuentra con una variedad de transformaciones lineales que juegan un papel cruci…
Interpretación geométrica de la multiplicación matriz-vector Introducción En la álgebra lineal, la multiplicación matriz-vector es una operación fundamental que se usa ampliamente en diversas aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y a…
Capas lineales en redes neuronales Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, especialmente dentro de las redes neuronales, la comprensión de la multiplicación matriz-vector es fundamental. Las capas lineales son un componente…
Transformaciones lineales Introducción En la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las transformaciones lineales son fundamentales para entender cómo los datos se manipulan y procesan. Estas transformaciones permiten represen…