Agradecimientos .................................................................................... viii
Prefacio .................................................................................................... ix
1. Allá vamos: una panorámica de la IA .................................................... 1
2. ¿Por qué ahora? La historia de la IA .................................................... 29
3. Modelos clásicos: el aprendizaje automá..co en la vieja escuela ......... 53
4. Redes neuronales: una IA similar al cerebro ....................................... 79
5. Redes neuronales convolucionales: la IA aprende a ver .....................107
6. La IA genera..va: la IA se vuelve crea..va ...........................................129
7. Grandes modelos lingüís..cos. ¿Por fin una verdadera IA? .................153
8. Reflexiones: las implicaciones de la IA ...............................................183
Glosario .................................................................................................203
Recursos ................................................................................................221
¿Desea saberlo todo sobre la IA? Son muchos los manuales que enseñan conceptos acerca de la IA y que se quedan solo en lo superficial, o bien presentan demasiada teoría complicada y poco clara. Sin embargo, este libro es distinto: profundiza en cómo funciona la IA sin recurrir a las complejas matemáticas. Con sus más de dos décadas de experiencia en el campo, Ronald T. Kneusel le guiará a través de la historia de la IA y arrojará luz sobre los predecesores que allanaron el camino para los avances modernos y los modelos clásicos que marcaron el comienzo de todo. En este libro encontrará cómo funcionan las redes neuronales y cómo las redes convolucionales aprenden a identificar y clasificar imágenes. También se adentrará en los reinos más vanguardistas de la IA, como los de las redes generativas antagónicas y los modelos de difusión, y aprenderá cómo han ido evolucionando para generar imágenes complejas y realistas a partir de sencillas indicaciones de texto. Asimismo, descubrirá cómo los grandes modelos lingüísticos (LLM) comprenden y producen textos muy similares a los humanos, por qué muchos los consideran
