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Un recorrido para desarrolladores por la arquitectura Transformer que impulsa GPT, BERT y los LLM modernos — con self-attention, codificación posicional y la estructura encoder-decoder explicadas mediante ejemplos de código.
Una introducción práctica a los conceptos de aprendizaje por refuerzo — agentes, entornos, recompensas y políticas — con ejemplos en TypeScript que conectan las ideas de RL con problemas que los desarrolladores ya conocen.
Una guía para principiantes sobre los fundamentos de la visión por computadora con Python y OpenCV, que abarca el procesamiento de imágenes, la detección de bordes, la detección de objetos y la construcción de un clasificador de imágenes práctico.
Cómo integrar herramientas de IA en tu flujo de revisión de código: sugerencias automatizadas, análisis de seguridad, priorización de revisiones y cómo mantener el juicio humano.
Una introducción práctica a los conceptos de procesamiento del lenguaje natural que todo desarrollador web necesita — tokenización, análisis de sentimiento, reconocimiento de entidades nombradas e integración de APIs de NLP en aplicaciones.
Técnicas prácticas de ingeniería de prompts que convierten los LLM en asistentes de código confiables — con gestión del contexto, cadena de pensamiento y resultados estructurados.
Una introducción práctica a los conceptos de aprendizaje automático que los ingenieros de backend necesitan para integrar modelos de ML en aplicaciones de producción.