001.- Curso de IA Generativa. El futuro de la programación.

Primer video en el que iniciamos un curso que vamos a dedicar a la IA Generativa. Popularizada a través de Modelos de lenguaje como GPT, la IA Generativa son sistemas que pueden crear todo tipo de contenido nuevo y único a partir de los datos con los que han sido entrenados. Basado en el aprendizaje de patrones y características subyacentes sólo accesibles a través de enormes cantidades de datos, han dado por primera vez a las máquinas la capacidad de crear en formas que van más allá de la simple replicación o predicción, y con utilidad práctica en la mayoría de las actividades humanas. La IA Generativa no significa que las máquinas vayan a sustituir a los humanos, significa que los humanos deben aprender a trabajar junto a máquinas inteligentes a través de programas de todo tipo que deben crear los programadores humanos de IA generativa. Un terreno con una enorme capacidad de crecimiento en la próxima década, incluido una gran cantidad de empleos. A estas herramientas, imprescindibles ya, dedicamos este nuevo curso.

[angel_luis]

Pensaba que iba a ser una introducción simplona como lo que se suele ver por Youtube, pero es una lección muy completa como punto de partida. 👏

[RumboPerú]

El gran Maestro siempre sorprendiendo. Gracias por todo

[marcoibanez]

Muchas gracias, por un contenido tan necesario y una explicación tan clara.

[justosotomanrique]

genial Maestro, siempre es una grata sorpresa encontrarse con una de tus lecciones

[ruddy]

entre aca por pura casualidad, que nostargia, gracias a usted yo se java, aprendi hace 9 años atras y hoy vivo de esto, es un honor volver aca y ver que sigue actualizado con todo lo que sale.

[JOSEODAIRCamachobenitez]

excelente y claro como siempre es un gusto escuchar de personas que saben de verdad y no a medias muchas gracias

[MADERPLAST.VIDEOS]

que manera tan sencilla de explicar y tan comprresible GRACIAS BUEN VIDEO

[martinmanuelmoyaconde]

Me ha encantado el video, no me puedo creer que no conociera este canal. Suscrito y siguiendo. Muchas gracias

[FPGradoMedioySuperiordei-mvyb]

videotutorial compartido en mi linkedin de 4000 contactos :)

[antonietakuz]

gracias Maestro! saludos desde Argentina

[marinoborrerosanchez]

Yo aprendí PHP con este señor. Muchas gracias maestro. Cuanto placer ver que sigue haciendo contenido de alta calidad

[jesustomas]

Excelente vídeo. Como siempre preciso y conciso. Tengo muchas ganas de completar el resto del curso. ¡Un gran trabajo!

[miguelsalas]

Gracias Profe siempre muy claro su explicacion

[pablodanielalmada]

Muy bueno el video. Gracias Jesús Conde.

[marcoticos]

Una síntesis formidable, como siempre.

[marcp]

Excelente trabajo! 👌 Gpt nunca podra superar tus videos. Lo cierto es que da gusto ver tus videos, y siempre se aprende mucho. Gracias

[caelumg]

No paro de sorprenderme con usted. Es admirable. Creo que alguna vez vi una nota de usted diciendo que era profesor de historia y todavia me sorprendí mal.

[alexperez-puip]

Genio genio genio....no tengo mas palabras

[luisxd]

¡Excelente video, grandioso inicio, todo estuvo muy bien explicado e ilustrado, muchas gracias!👏💯
Saludos desde Venezuela 😄

[JOSEODAIRCamachobenitez]

🎯 Key Takeaways for quick navigation:

00:00 🤖 GPT es un modelo de lenguaje generativo que puede aprender y crear contenido nuevo.
00:16 🧠 GPT es un Generative Transformer Pre-entrenado capaz de codificar y decodificar conocimiento humano.
00:43 🌟 GPT no solo identifica, sino también crea contenido gracias a redes neuronales profundas.
01:13 ❓ La aparición de máquinas de aprendizaje y creación genera posibilidades y preocupaciones.
01:42 🔄 Los modelos de lenguaje basados en redes neuronales han evolucionado desde 2001.
03:05 📊 La representación One Hot no captura relaciones entre palabras en un vocabulario.
04:35 🔀 Word2Vec introduce embeddings densos, capturando relaciones semánticas y sintácticas.
06:13 🌐 Los embeddings de palabras permiten medir la distancia y relación entre palabras.
08:01 📏 La distancia coseno mide similitudes entre vectores de embeddings de palabras.
08:43 🗨️ Word2Vec crea representaciones numéricas para el significado profundo de palabras.
09:52 🔄 Operaciones matemáticas en embeddings revelan relaciones semánticas.
10:19 🎯 El objetivo es capturar relaciones complejas y profundas entre palabras.
11:00 🧠 Algoritmos como CBOW y SkipGram entrenan embeddings mediante predicción de contexto.
12:21 🕊️ Word2Vec puede estar sesgado por los datos de entrenamiento y transmitir sesgos.
13:49 🚀 La tesis de Illia Bereza marca un paso decisivo en la IAGenerativa.

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