Curso de IA de Google para principiantes (Resumen en 10 minutos)
Summary
TLDREn este video aprenderás las bases de la Inteligencia Artificial, incluyendo conceptos clave como Machine Learning, Deep Learning y IA generativa. A través de un resumen del curso de Google para principiantes, descubrirás cómo funcionan tecnologías como ChatGPT, Gemini y MidJourney. Con explicaciones claras y sencillas, entenderás cómo los ordenadores pueden aprender a resolver problemas por sí mismos, haciendo predicciones basadas en datos. Además, se exploran las diferencias entre modelos supervisados y no supervisados, y el poder de las redes neuronales para procesar grandes cantidades de información.
Takeaways
- 🤖 La inteligencia artificial (IA) es una disciplina que busca crear sistemas capaces de razonar, aprender y actuar de forma autónoma.
- 🧠 El Machine Learning es una rama de la IA que permite a las computadoras aprender de datos sin ser programadas explícitamente.
- 📚 El Deep Learning es una subcategoría del Machine Learning que utiliza redes neuronales para identificar patrones complejos en grandes cantidades de datos.
- 📊 Los modelos supervisados utilizan datos etiquetados para entrenar y hacer predicciones, como identificar si un correo es spam.
- 🔍 Los modelos no supervisados descubren patrones en los datos no etiquetados, agrupándolos según características comunes.
- 💻 Las redes neuronales artificiales están inspiradas en el cerebro humano, y son capaces de procesar y aprender de grandes volúmenes de información.
- ✉️ El aprendizaje semisupervisado combina datos etiquetados y no etiquetados, permitiendo a los modelos mejorar su precisión con menos información manual.
- 🧬 La IA generativa no clasifica datos, sino que crea nuevos contenidos basados en patrones aprendidos, como imágenes, texto o audio.
- 🎨 Herramientas como ChatGPT o MidJourney son ejemplos de IA generativa que permiten generar texto e imágenes respectivamente.
- 📈 Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT son entrenados con vastas cantidades de datos para comprender y generar texto en lenguaje natural.
Q & A
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
-La inteligencia artificial es una disciplina que busca construir sistemas inteligentes capaces de razonar, aprender y actuar de forma autónoma, similar a como la física es una disciplina dentro de la ciencia.
¿Qué diferencia hay entre Machine Learning y Deep Learning?
-El Machine Learning permite a las máquinas aprender a resolver problemas sin ser programadas explícitamente, mientras que el Deep Learning es una subcategoría del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para identificar patrones más complejos y trabajar con grandes cantidades de datos.
¿Cuáles son los dos tipos más comunes de modelos de Machine Learning?
-Los dos tipos más comunes son los modelos supervisados, que utilizan datos etiquetados, y los modelos no supervisados, que trabajan con datos no etiquetados para encontrar patrones.
¿Qué es un modelo supervisado y cómo funciona?
-Un modelo supervisado usa datos etiquetados para entrenarse. Por ejemplo, con fotos de manzanas y naranjas etiquetadas, el modelo aprende a distinguir entre ellas y luego puede hacer predicciones con fotos nuevas.
¿Cómo se diferencian los modelos supervisados y no supervisados en términos de errores?
-Los modelos supervisados comparan sus predicciones con los datos de entrenamiento y tratan de aprender de los errores para reducirlos. Los modelos no supervisados no hacen esta comparación ya que trabajan con datos no etiquetados.
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
-Las redes neuronales artificiales están inspiradas en el cerebro humano. Procesan datos a través de nodos o neuronas interconectadas que permiten a la máquina aprender y reconocer patrones complejos.
¿Cómo funciona el aprendizaje semi-supervisado?
-En el aprendizaje semi-supervisado, se entrena un modelo con una combinación de datos etiquetados y no etiquetados. Por ejemplo, en un banco, un 5% de las transacciones pueden estar etiquetadas como fraudulentas o no, y la red neuronal usa esa pequeña cantidad de datos etiquetados para aprender y luego clasificar las transacciones no etiquetadas.
¿Qué es la IA generativa y cómo se diferencia de la discriminativa?
-La IA generativa crea datos similares a los que ya tiene, como imágenes o textos, mientras que la IA discriminativa clasifica datos, como identificar si una imagen es de un perro o un gato.
¿Cuáles son algunos ejemplos de herramientas que utilizan IA generativa?
-Algunos ejemplos de herramientas de IA generativa incluyen ChatGPT (texto a texto), MidJourney (texto a imagen) y Runway (texto a video). Estas herramientas generan contenido en base a los datos con los que han sido entrenadas.
¿Qué es un modelo grande de lenguaje (LLM) y para qué se utiliza?
-Un LLM es un modelo de lenguaje de gran escala diseñado para comprender, generar y responder en lenguaje natural. Se utiliza en chatbots, traducción de texto, generación de contenido como artículos y correos, y puede entrenarse en áreas específicas como leyes o medicina para realizar predicciones en esos campos.
Outlines
🤖 Introducción a las bases de la inteligencia artificial
En este video aprenderás las bases de la inteligencia artificial (IA), desde su origen hasta la tecnología detrás de ella. Se abordarán conceptos como machine learning, deep learning y modelos generativos, así como herramientas como ChatGPT, Gemini, y otras que probablemente hayas utilizado. El objetivo es explicar estos conceptos de manera sencilla para principiantes, destacando que la IA es una disciplina enfocada en la creación de sistemas inteligentes capaces de aprender, razonar y actuar de manera autónoma.
📊 Machine Learning: Aprendizaje automático
El machine learning es una rama de la IA que permite a las computadoras aprender a resolver problemas sin ser programadas explícitamente. Funciona a través del uso de datos para entrenar modelos que luego pueden hacer predicciones con nueva información. Por ejemplo, se pueden entrenar modelos para distinguir entre fotos de manzanas y naranjas, o para predecir si un correo es spam. Se explican los dos tipos más comunes de machine learning: modelos supervisados (datos etiquetados) y no supervisados (datos sin etiquetas).
🧠 Deep Learning: Redes neuronales artificiales
El deep learning es un tipo de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para analizar patrones más complejos en grandes cantidades de datos. Estas redes están inspiradas en el cerebro humano y permiten que los modelos aprendan de manera más profunda, incluso con datos no etiquetados. Se da un ejemplo de cómo un banco podría usar redes neuronales para detectar transacciones fraudulentas con solo un pequeño porcentaje de datos etiquetados. También se mencionan servicios como YouTube y Netflix, que usan estas redes para hacer recomendaciones personalizadas.
🌐 Modelos discriminativos vs. generativos
El deep learning se divide en modelos discriminativos y generativos. Los modelos discriminativos aprenden a clasificar datos etiquetados, como identificar si un correo es spam o si una imagen es de un perro o un gato. Los modelos generativos, en cambio, crean nuevos datos basados en los patrones aprendidos de datos no etiquetados. Un ejemplo es la generación de una nueva imagen de un perro a partir de las características aprendidas de fotos previas. Se destaca cómo los modelos generativos, como ChatGPT o MidJourney, pueden generar respuestas en lenguaje natural, imágenes o audio.
💬 Grandes modelos de lenguaje (LLMs)
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son parte del deep learning y están diseñados para comprender, generar y responder texto en lenguaje natural. Se entrenan con grandes volúmenes de datos y aprenden patrones del lenguaje, lo que les permite predecir palabras o frases futuras en un texto. ChatGPT es un ejemplo de un modelo LLM que puede generar respuestas basadas en los datos con los que fue entrenado. Además, se menciona que estos modelos pueden ser ajustados (fine-tuning) para áreas específicas como derecho o medicina, siendo utilizados por grandes empresas en diferentes sectores.
🎓 Conclusión y próximos pasos
El video concluye resaltando que lo presentado es solo el 1% de lo que la inteligencia artificial puede ofrecer, ya que es una disciplina vasta y en constante crecimiento. Si lo que se ha explicado te ha despertado más curiosidad por aprender, se invita a continuar explorando con el curso gratuito de Google que se menciona en la descripción del video. También se promete más contenido relacionado en futuros videos.
Mindmap
Keywords
💡Inteligencia Artificial (IA)
💡Machine Learning
💡Deep Learning
💡Redes Neuronales Artificiales
💡Modelos supervisados
💡Modelos no supervisados
💡IA generativa
💡Modelos discriminativos
💡Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
💡Fine Tuning
Highlights
Vas a aprender las bases de la inteligencia artificial, su origen, tecnología y conceptos clave como Machine Learning, Deep Learning, y IA generativa.
La inteligencia artificial es una disciplina cuyo objetivo es construir sistemas capaces de razonar, aprender y actuar de forma autónoma.
El Machine Learning permite a las computadoras aprender de los datos sin ser programadas explícitamente para ello.
El Machine Learning supervisado usa datos etiquetados para entrenar un modelo que puede hacer predicciones con nuevos datos.
En el aprendizaje no supervisado, el modelo analiza datos no etiquetados y encuentra patrones, agrupando la información de manera autónoma.
El Deep Learning, una subdisciplina del Machine Learning, utiliza redes neuronales artificiales para procesar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones complejos.
Las redes neuronales artificiales están inspiradas en el cerebro humano y pueden aprender a identificar patrones a partir de datos etiquetados o no etiquetados.
El aprendizaje semisupervisado permite a un modelo aprender de una pequeña cantidad de datos etiquetados y aplicar ese conocimiento a grandes cantidades de datos no etiquetados.
La IA generativa crea nuevos datos basados en patrones aprendidos de datos existentes, como generar imágenes a partir de descripciones textuales.
Una IA es generativa cuando la respuesta no es un número o clasificación, sino contenido en lenguaje natural, imagen o audio.
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son sistemas entrenados para comprender, generar y responder en lenguaje natural humano.
ChatGPT es un modelo de lenguaje que predice el siguiente fragmento de texto basándose en el contexto de lo que se le escribe.
El fine-tuning permite especializar un LLM en un área específica, como leyes o medicina, entrenándolo con datos especializados.
Empresas grandes invierten en LLMs, que luego venden a otras compañías para que puedan ajustarlos a sus necesidades específicas.
El Deep Learning se ha dividido en dos tipos: modelos discriminativos (que clasifican datos) y modelos generativos (que crean nuevos datos).
Transcripts
vas a aprender las bases de la
Inteligencia artificial De dónde viene
Qué es la tecnología que hay detrás y
todo esto a través de un resumen que he
hecho del curso de 4 horas de Google
para principiantes si no tienes
conocimientos técnicos Pero quieres
saber más acerca de la Inteligencia
artificial Quédate por aquí porque te lo
voy a explicar de forma muy sencilla vas
a aprender conceptos importantes como el
Machine learning Deep learning y a
generativa conceptos con los que
entenderás qu es chat gpt gemini mid
Journey por ejemplo leven labs
herramientas que utilizas o seguro que
has utilizado Prepárate para aprender de
forma Clara y concisa las bases de la
Inteligencia artificial empezamos por lo
más obvio Qué es la Inteligencia
artificial Se podría decir que la
Inteligencia artificial es una
disciplina al igual que la física lo es
en la ciencia la ia tiene como objetivo
construir sistemas inteligentes capaces
de razonar aprender Y actuar de forma
Autónoma dentro de la Inteligencia
artificial hay un campo que es el
Machine learning aprendizaje automático
dentro del Machine learning está el Deep
learning aprendizaje profundo y el Deep
learning se puede dividir en algo que se
llama modelos discriminativos y modelos
generativos Espera espera No te asustes
que lo acabarás entendiendo todo y luego
están los llms los grandes modelos de
lenguaje que también están dentro del
Deep learning y justo en la intersección
están las tecnologías que conoces como
chat gpt Géminis Claude por ejemplo
entonces teniendo esta estructura en la
cabeza vamos a ver cada nivel en
términos generales el Machine learning
es una forma en que los ordenadores
aprendan a hacer cosas sin ser
programados explícitamente para ello Es
como enseñarle a un ordenador a que
pueda resolver problemas por sí mismo
consiste en un programa que usa datos
para entrenar un modelo piensa que los
datos puede ser cualquier tipo de
información una imagen un vídeo un audio
un email un nombre un teléfono luego ese
modelo entrenado puede hacer
predicciones con datos nuevos por
ejemplo imagina que recopilas fotos de
manzanas y naranjas que son los datos y
las etiquetas según Qué fruta es cada
una manzana naranja naranja manzana el
programa usa esos datos para crear el
modelo y que así pueda distinguir entre
las diferentes etiquetas después del
entrenamiento tienes un modelo que es
capaz de hacer predicciones es decir le
puedes pasar fotos nuevas que serían
nuevos datos Y este podría predecir si
la foto que le pasas es una manzana o
una naranja dos de los tipos más comunes
del Machine learning son los modelos
supervisados y los modelos no
supervisados los modelos super visados
usan datos etiquetados es decir datos
que están categorizados un ejemplo
parecido al anterior si le pasas fotos
de animales las etiquetas podrían ser
perro loro gato Elefante o por ejemplo
esta vez los datos en vez de ser fotos
son correos pues las etiquetas podrían
ser por ejemplo spam o no spam imagina
que eres el dueño de un restaurante y
tienes datos históricos sobre el total
de la cuenta final y las propinas que
dejan las personas además tienes todos
esos datos etiquetados según el el tipo
de pedido que es si es un pedido
recogido o un pedido entregado entonces
usamos todos estos datos para entrenar
al modelo y de todos estos datos el
modelo aprende que cuando el pedido es
entregado la propina suele ser más alta
o que cuando el total de la cuenta es
mayor también la propina suele ser más
alta y así una vez entrenado al modelo
puede predecir la propina que dejará una
persona Según el tipo de cuenta que
tenga y de si el pedido es entregado
recogido los modelos sin supervisión no
están etiquetados se trata de descubrir
mirar a los datos que ten tenemos y
encontrar patrones ver si los datos se
pueden agrupar en este ejemplo tenemos
frecuencia de compra y el gasto promedio
se puede ver que el grupo de personas
que está arriba gastan más pero van
menos veces al supermercado el grupo que
está abajo va más al supermercado pero
gasta menos y se ve también que no son
datos etiquetados si fueran etiquetados
habríamos cosas como por ejemplo la edad
el género Qué productos compra ahora
podríamos preguntarle al modelo Cuánto
dinero se va a gastar una persona la
próxima vez que vaya al supermercado si
sale arriba sabes que gastará más y si
sale abajo sabes que gastará menos un
consejo otra diferencia entre los
modelos de supervisión y no supervisión
es que los modelos de supervisión cuando
hacen una predicción lo comparan con sus
datos de entrenamiento y si la
predicción ha salido mal el modelo trata
de aprender de los errores e intenta
reducir este error es como si le pasas
muchas fotos de manzanas y naranjas y
luego le enseñas una imagen de una
manzana y te dice que es una naranja eso
es un error cosa que los modelos de
supervisión no hacen visto esto vamos
con el Deep learning es un tipo de
Machine learning que utiliza algo que se
llama redes neuronales artificiales lo
que permite encontrar patrones mucho más
complejos que con el Machine learning y
además es capaz de trabajar con una gran
cantidad de datos las redes neuronales
artificiales están inspiradas en el
cerebro humano por ejemplo las personas
si quieren aprender lo que es una mesa
lo hacen a través de la observación y la
asociación lo que hacemos Es observar
diferentes mesas vemos que tienen
características comunes por ejemplo que
tienen una superficie plana patas para
sostenerla luego el cerebro agrupa toda
esta información y se forma una idea
general de lo que es una mesa pues las
redes neuronales funcionan de forma
parecida y se ven algo así se componen
de nodos o neuronas interconectados que
pueden aprender tareas procesando datos
o haciendo predicciones está compuesto a
su vez por capas de neuronas que les
permite aprender patrones más complejos
y gracias a esto se puede hacer algo que
se llama aprendizaje semis supervisado
básicamente es entrenar a un modelo con
datos tanto etiquetados como no
etiquetados imagina por ejemplo un banco
que tiene muchas transacciones en este
caso los datos son las transacciones Y
solo el 5% de esas transacciones están
etiquetadas en si son fraudulentas o no
fraudulentas entonces la red neuronal
aprende de este 5% de transacciones que
están etiquetadas aprende a identificar
si una transacción es fraudulenta o no
es fraudulenta y cuando lo aprende ya es
capaz de etiquetar al resto de datos de
transacciones en este caso que no
estaban etiquetados y decir si son
fraudulentos o no fraudulentos otro
ejemplo para que te quede claro imagina
que quieres entrenar a una red neuronal
para que aprenda a identificar si un
correo es spam o no es spam le das al
modelo miles de correos pero solo unos
pocos están etiquetados en spam y no
spam el modelo aprende de estos correos
que están etiquetados aprende Qué
características les hacen que sean spam
o que no sean spam y luego aplica todo
ese conocimiento que sabe al resto de
correo para etiquetarlos Y predecir si
son spam o no son spam y de esta forma
tienes una red neuronal que va
etiquetando datos por sí sola Por así
decirlo Y esto es útil cuando tienes una
gran cantidad de datos Porque etiquetar
todos los datos sería muy costoso y
tardarías mucho tiempo muchos de los
servicios que utilizas actualmente
utilizan redes neuronales por ejemplo
YouTube Spotify Netflix aprenden del
contenido que se le sube a las
plataformas los vídeos la música las
películas aprende también de tus gustos
y con eso hace predicciones de lo que te
podría gustar qué es lo que sueles ver
en recomendados Pero espera que aú y más
el Deep learning se divide a su vez en
dos tipos el discriminativo y la ía
generativa los modelos discriminativos
aprenden de los datos etiquetados y
pueden clasificar estos datos pues por
ejemplo como hemos visto hasta ahora en
clasificar si un email es spam o no es
spam o le pasas fotos de perros y gatos
y tendría que saber predecir si la
siguiente foto que le pasas de un perro
es de un perro y no de un gato y ahora
es donde entra la ía generativa Este
término seguro que te suena más la ía
generativa no clasifica datos sino que
genera datos similares a partir de los
que ya tiene volviendo al ejemplo de las
fotos de los perros y los gatos las
fotos ahora no están etiquetadas por lo
que el modelo Busca ahora patrones en
las imágenes los perros tienen dos patas
las orejas hacia abajo entonces cuando
alguien escribe Dame una imagen de un
perro el modelo te da un perro nuevo
basado en los patrones que ya he
aprendido previamente hay una forma muy
sencilla de saber si algo es sía
generativa o no No es generativo cuando
la respuesta es un número una
clasificación o cuando es una
probabilidad es generativo cuando la
respuesta es en lenguaje natural en
imagen o en audio los diferentes modelos
generativos son y te van a sonar texto a
texto como chat gpt de texto a imagen
como m Journey de texto a vídeo como
pical ABS o runway de texto a tarea para
que hagan una tarea específica por
ejemplo ahora en la ía de Google si
pones @youtube puedes preguntarle
cualquier cosa sobre un vídeo de YouTube
se ha avanzado mucho desde la
programación tradicional hasta las redes
neuronales y los modelos generativos en
la programación más tradicional se tiene
que codificar las reglas para distinguir
por ejemplo que es un gato a la red
neuronal le pasamos una imagen de un
gato y cuando le preguntamos si es un
gato o no debería de saber decirte que
es un gato y con la ia generativa
podemos generar nuestros propios datos
imagenes
[Música]
audio vídeo
texto y por último quedan los modelos
grandes de lenguaje no olvidemos que
estos modelos son parte del Deep
learning Y aunque hay una parte que se
junta con la a generativa no es lo mismo
un modelo llm para que lo entiendas es
un modelo de lenguaje de Gran escala
diseñado para comprender generar y
responder el texto en un lenguaje
natural de humano estos modelos se usan
principalmente para resumir texto
Traducir texto para chatbots y
generación de contenido de texto correos
artículos los modelos como chat gpt son
entrenados con una gran cantidad de
datos y aprenden patrones en el lenguaje
con esos datos por lo tanto cuando le
escribes algo es capaz de predecir lo
siguiente por ejemplo imagina que chat
gpt ha sido entrenado con un montón de
datos en los que en la gran mayoría se
dice que el cielo es azul Chaz gpt
aprende que el cielo es azul Y si tú le
escribes el color del cielo es te va a
responder que generalmente es azul chat
gpt es un modelo de predicción y por lo
tanto no tiene consciencia y no va a
acabar con el mundo de momento modelos
del lm los que ya te conoces chat gpt
Claude gemini además a estos modelos
también les puedes hacer fine tuning
tunear losos como un coche esto quiere
decir que puedes a un llm y
entrenarlo para que sea experto en un
tema por ejemplo con leyes Se entrena el
modelo con datos específicos de de leyes
casos judiciales legislación para que
sea experto en este área medicina por
ejemplo Se entrena el modelo con datos
médicos artículos médicos informes
clínicos estudios para que sea un modelo
experto en medicina Y así pueda ayudar a
los médicos las empresas grandes gastan
millones en hacer llms que luego venden
a otras empresas como marcas de ropa
hospitales bancos que no tienen la
capacidad para hacer un llm pero sí que
tienen los datos para hacerles fine
tuning ya hasta aquí el vídeo de hoy
Espero que te haya gustado hayas
aprendido un montón de cosas esto es la
base de la Inteligencia artificial
Aunque solo es el 1% la Inteligencia
artificial es una disciplina es un mundo
muy grande por descubrir y desde luego
que si esto te ha gustado Y tienes ahora
más curiosidad y quieres aprender más te
dejo el curso gratuito de Google en la
descripción del vídeo nos vemos en el
siguiente con más y mejor hasta la
próxima y
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