Programar Inteligencia Artificial

¿Interesado en aprender a programar Inteligencia Artificial? Aquí encontrarás recursos y manuales que te ayudarán en tu camino.

Si aún no conoces Python, es por donde deberías empezar. A continuación puedes elegir entres dos caminos: aprender las librerías más populares de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para programar IA a bajo nivel, o empezar a utilizar frameworks de desarrollo de alto nivel para empezar a construir aplicaciones desde ya.

1. Primeros pasos

Nombre	Descripción
Aprende Python	Curso gratuito para aprender el lenguaje de programación Python con un enfoque práctico, incluyendo ejercicios y cobertura para distintos niveles de conocimiento.
Python nivel básico	Para programar IA, Python es el lenguaje principal. Empieza por este curso si todavía no estás familiarizado con él.

2. Librerías de IA

Nombre	Descripción
scikit-learn	scikit-learn es la librería para programar aprendizaje automático (machine learning o ML).
PyTorch	PyTorch es LA librería para programar aprendizaje profundo (deep learning).

3. Frameworks de desarrollo

Nombre	Descripción
LlamaIndex	LlamaIndex es un framework de código abierto que facilita la creación de aplicaciones utilizando modelos de lenguaje de enormes (LLMs), permitiendo conectar fácilmente fuentes de datos personalizadas con LLMs como GPT-4 o libres.
LangChain	LangChain es un framework de código abierto que simplifica la creación de aplicaciones utilizando cualquier modelos de lenguaje enorme (LLM).
¿Cómo construir una aplicación RAG?	En este vídeo, veremos como construir una aplicación RAG básica con LangChain y OpenAI.

4. Transformers

Nombre	Descripción
Cómo crear un Transformer a mano	Guía para programar un transformer, sin necesidad de entrenar un modelo.

5. Fine Tuning

Nombre	Descripción
Guía del Fine-Tuning para principiantes	Axolotl es una herramienta integral para el entrenamiento de modelos de lenguaje, que ofrece características como almacenamiento de configuraciones, flexibilidad de conjuntos de datos, técnicas avanzadas y utilidades fáciles de usar. La herramienta admite el ajuste fino de modelos como Code Llama, utilizando técnicas como QLoRA, FlashAttention y empaquetado de muestras. También proporciona orientación sobre la configuración y el entrenamiento eficiente de los modelos.
Fine-Tuning de modelos LLM con Hugging Face	Cómo hacer Fine-Tuning de LLMs con Hugging Face. Actualizado para 2024. Incluye Flash Attention, Q-LoRA, formatos de dataset de @OpenAI (mensajes), ChatML, Packing.

6. Aplicaciones reales

Nombre	Descripción
Detección de objetos, caras y poses con Python	En este Google Colab encontrarás el código para hacer detección de objetos, caras y poses con Python usando ultralytics y supervision.