Inteligencia Artificial
"La IA no es magia. Es estadística y optimización aplicadas a datos — con mucho hardware."
Sobre este libro
La Inteligencia Artificial pasó de ser ciencia ficción a ser la tecnología más transformadora de la última década. Chatbots que escriben código, sistemas que diagnostican enfermedades, algoritmos que detectan fraude en milisegundos. Este libro te da los fundamentos para entender cómo funcionan estos sistemas — no solo usarlos.
Comenzamos con las bases: búsqueda inteligente, la forma más antigua de IA. Luego pasamos al aprendizaje automático supervisado, redes neuronales, aprendizaje no supervisado, y cerramos con ética — porque construir sistemas inteligentes sin entender sus implicaciones es irresponsable.
El proyecto de este libro: un sistema de recomendación de platillos para La Esquina — que aprende de los patrones de pedidos para sugerir qué platillos ofrecer a cada cliente.
Contenido
| Capítulo | Título | Tema central |
|---|---|---|
| 1 | Búsqueda y heurística | BFS, DFS, A*, heurísticas admisibles |
| 2 | Aprendizaje supervisado | Regresión, clasificación, KNN, árboles de decisión |
| 3 | Redes neuronales | Perceptrón, backpropagation, CNNs básico |
| 4 | Aprendizaje no supervisado | K-means, PCA, sistemas de recomendación |
| 5 | Ética y aplicaciones | Sesgo algorítmico, fairness, IA responsable |
Prerequisitos
- Estadística: probabilidad, distribuciones, regresión lineal (EST215)
- Estructuras de datos: grafos, árboles, colas de prioridad (EDA415)
- Programación en Python con NumPy básico
Herramientas usadas
| Herramienta | Para qué |
|---|---|
| Python 3.10+ | Lenguaje principal |
| NumPy | Álgebra lineal y operaciones matriciales |
| scikit-learn | Algoritmos de ML listos para usar |
| matplotlib / seaborn | Visualización |
| pandas | Manipulación de datos |
Notación matemática
| Símbolo | Significado |
|---|---|
| x (negrita) | Vector (varias dimensiones) |
| X (mayúscula negrita) | Matriz |
| Predicción del modelo | |
| Valor real (etiqueta) | |
| Parámetros del modelo | |
| Learning rate (tasa de aprendizaje) | |
| Función de costo/pérdida |