Tutoriales de IA

Hay un número óptimo de capas ocultas y neuronas en una red neuronal artificial (ANN). Este tutorial explica un enfoque sencillo para determinar cuántas capas y neuronas conviene usar.

Discover the family of LLMs available and the elements to consider when evaluating which LLM is the best for your use case.

Descubre los fundamentos del backpropagation en redes neuronales con una guía práctica para entrenar y evaluar un modelo en un caso de clasificación de imágenes.

Sumérgete en el mundo de las bases de datos vectoriales con nuestro tutorial en profundidad sobre Pinecone. Descubre cómo gestionar datos de alta dimensión con eficiencia, entender los datos no estructurados y aprovechar el poder de los embeddings vectoriales para aplicaciones impulsadas por IA.

Aprende a usar Mercury 2, el LLM de razonamiento basado en difusión de Inception Labs, para crear un agente de investigación consciente de la latencia que amplíe consultas, busque en la web, sintetice una respuesta fundamentada en fuentes y ejecute una verificación.

Aprende a crear y desplegar potentes agentes de IA en Microsoft Copilot Studio. Responde preguntas con RAG, integración con SharePoint, razonamiento de LLM y llamadas a herramientas.

Crea una app de demo funcional que llama a los tres modelos MAI de Microsoft vía Azure (voz a texto, texto a voz y generación de imágenes) y descubre de lo que son capaces.

En este tutorial, construirás cuatro modelos usando los algoritmos LDA (Latent Dirichlet Allocation) y clustering K-Means.

Aprende un flujo de trabajo de extremo a extremo para monitorizar cualquier modelo de tu cuaderno de Jupyter en entornos de producción.

Una visión general de un nuevo lenguaje de programación tan sencillo como Python y tan rápido como Rust.

Haz que tu agente de IA sea más social uniéndose a Moltbook con esta guía visual paso a paso para configurarlo, verificarlo y publicar con seguridad.

Aprende qué es la atención multi-cabeza, cómo funciona la autoatención dentro de los transformers y por qué estos mecanismos son esenciales para impulsar LLMs como GPT-5 y VLMs como CLIP, con ejemplos sencillos, diagramas y código.