Laboratorio de Inteligencia Artificial

Etiqueta: Comprender la IA

  • Mantenerse al día con la IA: Hábitos de un estudiante permanente

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    Nota del editor: Este artículo se basa en una entrevista con Stéphane Paquet, responsable del proyecto de IA en el Champlain College Saint-Lambert y coordinador del certificado de IA. Las respuestas se han resumido en aras de la claridad y la brevedad y no son reproducciones palabra por palabra de la conversación original. Las ideas reflejan la perspectiva del orador en el momento de la entrevista. Pregunta:...

  • La ilusión de la conversación: Repensar las interfaces de IA en la educación

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    Nota del editor: Este artículo se basa en una entrevista con Stéphane Paquet, responsable del proyecto de IA en el Champlain College Saint-Lambert y coordinador del certificado de IA. Las respuestas se han resumido en aras de la claridad y la brevedad y no son reproducciones palabra por palabra de la conversación original. Las ideas reflejan la perspectiva del orador en el momento de la entrevista. Pregunta:...

  • Escribir para la IA: la nueva alfabetización que todos necesitamos

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    Nota del editor: Este artículo se basa en una entrevista con Stéphane Paquet, responsable del proyecto de IA en el Champlain College Saint-Lambert y coordinador del certificado de IA. Las respuestas se han resumido en aras de la claridad y la brevedad y no son reproducciones palabra por palabra de la conversación original. Las ideas reflejan la perspectiva del orador en el momento de la entrevista. Pregunta:...

  • Repensar la educación en la era de la IA: qué y cómo enseñamos

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    Nota del editor: Este artículo se basa en una entrevista con Stéphane Paquet, responsable del proyecto de IA en el Champlain College Saint-Lambert y coordinador del certificado de IA. Las respuestas se han resumido en aras de la claridad y la brevedad y no son reproducciones palabra por palabra de la conversación original. Las ideas reflejan la perspectiva del orador en el momento de la entrevista. Pregunta:...

  • Comprender las alucinaciones de la IA

    -

    por

    Thomas Bedard
    en

    Las alucinaciones de la IA son un problema de la inteligencia artificial moderna que hace que los modelos de IA generen información incorrecta, fabricada o sin sentido. Averigüemos por qué ocurre esto y por qué son importantes. ¿Qué son las alucinaciones de IA? Las alucinaciones de IA ocurren cuando los sistemas de IA producen contenido que no tiene base en sus datos de entrenamiento o no se ajusta a la realidad. Estos errores no son aleatorios...

  • ¿Qué son las bases de datos vectoriales?

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    Bases de datos regulares = Filas y columnas Imagine una hoja de cálculo que lleve la cuenta de todos los clubes de estudiantes del Champlain College: id nombre categoría sala 1 Anime Club Media C-102 2 Art Club Creative C-103 3 Robotics Team Tech C-108 4 Champlain Music Society Creative C-109 Con este tipo de base de datos relacional, básicamente puede preguntar:...

  • Entender la ventana contextual en la IA

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    La ventana contextual en IA se refiere a la cantidad máxima de texto o datos que un modelo de IA puede procesar en una sola interacción. Define la cantidad de información que la IA puede "recordar" a la vez para generar respuestas significativas. Analogía: Imagina que tienes un límite de memoria a corto plazo mientras lees un libro: si sólo puedes recordar los dos últimos...

  • Mitigación de sesgos en la IA

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    Los modelos de IA pueden desarrollar involuntariamente sesgos basados en los datos con los que han sido entrenados. La mitigación de los sesgos garantiza que la IA trate a todos los usuarios de forma justa mediante la identificación, corrección y comprobación de los sesgos. Identificación de sesgos en la IA El sesgo en la IA se produce cuando los modelos favorecen a ciertos grupos en detrimento de otros debido a datos de entrenamiento desequilibrados o defectuosos. Ejemplos: Cómo identificar...

  • Optimización y especialización en IA

    -

    por

    Hichem Benzair
    en

    Los modelos de IA pueden optimizarse y especializarse para tareas específicas mediante el ajuste fino, el aprendizaje por transferencia y la ingeniería de instrucciones. Estas técnicas ayudan a mejorar el rendimiento, la eficacia y la precisión de la IA. Ajuste fino ¿Qué es el ajuste fino? El ajuste fino personaliza un modelo de IA preentrenado para una tarea o sector específico entrenándolo en conjuntos de datos especializados. Ejemplos: -Un chatbot de IA general se ajusta...

  • ¿Cómo entienden los LLM las palabras con significados múltiples?

    -

    por

    Thomas Bedard
    en

    Embeddings! They are ways to convert words, sentences or even full fledged documents into numerical representations (vectors) that computers can understand. You can think of embeddings as translating human language into a form that machines can easily process and analyze. To better understand embeddings, let’s start with a simple analogy. Let’s say you are arranging…

es_MXSpanish
es_MXSpanish arArabic zh_HKChinese en_CAEnglish fr_CAFrench hi_INHindi pt_BRPortuguese