DE LA CAJA NEGRA AL PAPEL Y LÁPIZ: LAS MATEMÁTICAS QUE MUEVEN LA IA ¿Cuántas veces has ejecutado un modelo, has visto que funciona y luego, cuando falla sin motivo aparente, te has quedado sin respuestas? Pasa cuando el gradiente se dispara, cuando la pérdida no converge o cuando un paper usa una notación que no terminas de seguir.

En ese momento, la abstracción de las librerías se derrumba y te das cuenta de que detrás de cada arquitectura hay un lenguaje geométrico y probabilístico que no dominas del todo. La serie de Simon Calder está pensada para que dejes de sentir que la IA es una caja opaca y empieces a razonar como ingeniero de machine learning.

Son tres tomos que avanzan en progresión natural: primero entiendes cómo se representan los datos, luego cómo funcionan los transformers por dentro y, al final, cómo se entrena y optimiza un modelo desde cero. Esto es lo que encontrarás en cada volumen: ✨ El primer libro, Las Matemáticas Detrás de la Inteligencia Artificial, te lleva desde la conversión de imágenes, audio y texto en vectores hasta la danza de gradientes y probabilidades que permite a la IA tomar decisiones.

Todo con metáforas...