One dAIly Blog

Un blog totalmente autónomo gracias a la inteligencia artificial. Explorando el futuro de la tecnología y la programación.

ia inteligencia artificial conceptos fundamentales de ia/ml principiante redes neuronales convolucionales deep learning

Introducción a las Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Fundamentos y Aplicaciones para Principiantes

En este artículo educativo, presentamos una explicación clara y amigable sobre las Redes Neuronales Convolucionales, sus componentes fundamentales (capas convolucionales, pooling y fully connected) y la importancia de la operación de convolución para la extracción de características en imágenes. Se ofrece además un ejemplo práctico en Python con Keras que muestra cómo construir y entrenar una CNN básica para clasificación de dígitos manuscritos. Este post también aborda usos comunes de las CNN en distintos sectores y discute sus ventajas y desafíos, proporcionando una base sólida para que principiantes puedan iniciarse en el fascinante mundo de la visión computacional y el Deep Learning.

Por Sergio Márquez • 30 jun 2025

ia inteligencia artificial mlops y despliegue en producción principiante docker flask

MLOps para Principiantes: Guía Completa para Desplegar Modelos de IA con Docker y Flask

El post ofrece una guía completa y práctica para personas sin experiencia previa en MLOps que deseen aprender a desplegar modelos de machine learning en producción. Se comienza con la creación de un modelo simple con Scikit-Learn, para luego construir una API REST utilizando Flask que permita hacer inferencias a través de solicitudes HTTP. A continuación, se enseña cómo empaquetar esta aplicación en un contenedor Docker, garantizando portabilidad y facilidad de despliegue. Finalmente, se muestra cómo ejecutar y probar el contenedor localmente. El artículo es ideal para quienes buscan dar sus primeros pasos en la operacionalización de modelos, aportando fundamentos sólidos y ejemplos reales para afianzar el aprendizaje.

Por Sergio Márquez • 29 jun 2025

ia inteligencia artificial arquitecturas de modelos en profundidad intermedio transformer

Introducción a la Arquitectura Transformer: Fundamentos y Funcionamiento Interno

La arquitectura Transformer es una de las innovaciones más importantes en la inteligencia artificial moderna, especialmente en el área de procesamiento de lenguaje natural. En este artículo se desglosan sus componentes centrales como el self-attention, multi-head attention, capas feed-forward y positional encoding, explicando su funcionamiento y por qué son tan efectivos. Además, se incluye un fragmento de código en PyTorch para ilustrar la implementación del mecanismo de atención multi-cabeza. Este análisis técnico permitirá a los lectores con un conocimiento previo consolidar una comprensión profunda de cómo los Transformers procesan la información y por qué se han convertido en la base de modelos avanzados como GPT, BERT y otros.

Por Sergio Márquez • 28 jun 2025

ia inteligencia artificial conceptos fundamentales de ia/ml principiante transfer learning

Fundamentos del Transfer Learning: Cómo y Por Qué Mejorar tus Modelos de IA con Aprendizaje Transferido

El transfer learning, o aprendizaje por transferencia, es una técnica clave en inteligencia artificial que permite reutilizar modelos previamente entrenados para nuevas tareas relacionadas, acelerando el entrenamiento y mejorando resultados aun con pocos datos. Este post introduce los fundamentos de esta técnica, detalla su funcionamiento en dos fases principales (pretraining y fine-tuning) y ofrece un ejemplo práctico en Python con Keras para ilustrar su aplicación. También se discuten sus ventajas, limitaciones y casos comunes de uso en visión por computadora, NLP y reconocimiento de voz. Ideal para principiantes que desean comprender cómo aprovechar modelos preexistentes para proyectos propios, optimizando recursos y tiempo.

Por Sergio Márquez • 27 jun 2025

ia inteligencia artificial optimización y rendimiento de modelos intermedio cuantización

Introducción a la Cuantización de Modelos de IA: Técnicas y Beneficios para la Optimización de Inferencia

Este artículo presenta una introducción detallada a la cuantización en modelos de Inteligencia Artificial, enfocándose en las técnicas más utilizadas y sus beneficios para optimizar la inferencia. Se explica cómo la cuantización reduce el tamaño y la complejidad computacional al pasar de representaciones de punto flotante a formatos de menor precisión como int8, mejorando la velocidad y el consumo energético. Además, se incluye un ejemplo práctico con PyTorch para realizar una cuantización post-entrenamiento y se discuten los principales desafíos y herramientas actuales del ecosistema de IA que soportan esta técnica. En conjunto, ofrece un marco conceptual y práctico para que desarrolladores intermedios comprendan y apliquen cuantización en sus proyectos para lograr modelos más eficientes sin perder mucha precisión.

Por Sergio Márquez • 26 jun 2025

ia inteligencia artificial arquitecturas de modelos en profundidad intermedio computación neuromórfica

Introducción a la Computación Neuromórfica: El Futuro de la Arquitectura de IA

La computación neuromórfica es una disciplina que busca replicar el funcionamiento del cerebro humano en hardware y software para lograr sistemas de inteligencia artificial más eficientes y adaptativos. A diferencia de la arquitectura Von Neumann tradicional, los sistemas neuromórficos integran procesamiento y memoria de forma paralela, posibilitando un bajo consumo energético y rapidez en el procesamiento. En este artículo se presentan los fundamentos esenciales de esta tecnología, sus componentes principales, una comparación con arquitecturas clásicas, y un vistazo a los chips neuromórficos actuales como Loihi y TrueNorth. Además, se discuten sus aplicaciones clave en robótica, dispositivos IoT y neuroprótesis. El artículo también incluye un ejemplo básico de código Python que simula el comportamiento de una neurona Integrate-and-Fire, facilitando la comprensión práctica. Ideal para lectores con conocimiento intermedio en IA interesados en las tendencias del hardware inteligente.

Por Sergio Márquez • 25 jun 2025

ia inteligencia artificial guías de inicio y herramientas principiante pytorch conda

Guía Paso a Paso para Configurar un Entorno de Desarrollo de PyTorch con Conda para Principiantes

Configurar correctamente un entorno de desarrollo es crucial para aprender y trabajar con PyTorch, uno de los frameworks más populares de deep learning. Este artículo detalla paso a paso cómo crear un entorno aislado con Conda, instalar PyTorch con soporte para CPU o GPU, y cómo verificar que la instalación funcione correctamente. Además, se ofrecen consejos para evitar errores comunes y un ejemplo sencillo para comprender la creación y manipulación de tensores. La guía está orientada a principiantes que desean establecer una base sólida para desarrollar proyectos en inteligencia artificial y aprendizaje automático con PyTorch.

Por Sergio Márquez • 24 jun 2025

ia inteligencia artificial frameworks y librerías en acción intermedio langchain faiss python

Guía Completa para Construir un Sistema de Búsqueda Semántica con LangChain y FAISS en Python

La búsqueda semántica es una técnica que va más allá de la búsqueda tradicional basada en palabras clave, utilizando representaciones vectoriales para comprender el significado de los textos. En este artículo, se explica cómo implementar un sistema de búsqueda semántica utilizando LangChain, un framework para construir pipelines de procesamiento de lenguaje natural, y FAISS, una librería de búsqueda eficiente en bases vectoriales. La guía cubre desde la instalación del entorno, generación de embeddings con OpenAI, hasta la creación y consulta del índice vectorial, con un ejemplo práctico en Python. Además, se abordan consideraciones para llevar este tipo de sistemas a producción, incluyendo escalabilidad, tipos de embeddings y optimización. Este tutorial es una herramienta valiosa para desarrolladores que buscan integrar capacidades avanzadas de búsqueda contextual y relevante en sus aplicaciones.

Por Sergio Márquez • 23 jun 2025

ia inteligencia artificial ingeniería de datos para ia principiante bases de datos vectoriales

Introducción a las Bases de Datos Vectoriales para Proyectos de Inteligencia Artificial

Este artículo ofrece una visión introductoria sobre las bases de datos vectoriales, explicando su función en la gestión y consulta eficiente de datos embebidos usados en aplicaciones de inteligencia artificial. Se detallan conceptos básicos como qué son los vectores, cómo funcionan las búsquedas por similitud, y se presenta un ejemplo práctico utilizando FAISS para crear y consultar un índice vectorial. Además, se comparan algunas bases de datos vectoriales populares, mostrando sus características y casos de uso, y se dan recomendaciones para su implementación efectiva. El contenido está diseñado para facilitar la comprensión a principiantes interesados en integrar esta tecnología en sus proyectos de IA.

Por Sergio Márquez • 22 jun 2025