Contenido

Prefacio
Agradecimientos

SECCIÓN I. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERAL

Definición de inteligencia artificial Aprendizaje en inteligencia artificial Gradiente descendente y algoritmo de retropropagación Procesamiento del lenguaje natural Tokenización y embeddings en procesamiento del lenguaje natural Transformers Mecanismos de atención Explicación de consultas, claves y valores en los modelos transformer Redes neuronales y transformers basadas en grafos Aprendizaje por refuerzo Redes neuronales líquidas: un salto hacia el futuro del aprendizaje automático

SECCIÓN II. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

Modelos de lenguaje de gran tamaño Fases de entrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño Ajuste fino en los modelos de lenguaje de gran tamaño Aprendizaje por refuerzo a partir de comentarios humanos para la alineación de los modelos de lenguaje Ventana de contexto Cuantización de modelos de lenguaje Aprendizaje en contexto Ingeniería de instrucciones Generación aumentada por recuperación Transformers visuales Modelos de difusión DreamBooth Ajuste fino eficiente de parámetros y adaptación de bajo rango para modelos de lenguaje de gran tamaño Embeddings de inversión textual Habla a texto mediante inteligencia artificial Whisper y SeamlessM4T: modelos estado del arte en reconocimiento automático del habla Modelos de visión y lenguaje Mamba

SECCIÓN III. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALEN MEDICINA

AlphaFold 2: la revolución en la predicción de la estructura de proteínas Uso de ChatGPT en la escritura de artículos científicos Uso de inteligencia artificial en revisiones sistemáticas Usos de la inteligencia artificial en la educación médica Respuestas de chatbots de inteligencia artificial a consultas de pacientes Chatbots basados en inteligencia artificial en la interacción con los médicos: respuestas a preguntas, evaluación de casos y generación de resúmenes Sistemas computacionales de asistencia para la anamnesis de la historia clínica Datos multimodales en la atención en salud Segmentación de imágenes en medicina Datos sintéticos en medicina Modelos de visión y lenguaje aplicados en múltiples tareas de la medicina Modelos de visión y lenguaje aplicados a patología computacional Gemelos digitales en la atención en salud Los GPT personalizados en medicina y en la atención en salud Robótica y medicina Navegación quirúrgica asistida por ordenador

SECCIÓN IV. ASPECTOS TÉCNICOS DE LA INTELIGENCIAARTIFICIAL Y PLATAFORMAS

¿Por qué la inteligencia artificial depende de las GPU? Generación de código con modelos enormes del lenguaje (Text-to-Code AI Models) Agentes basados en modelos enormes del lenguaje (LLM) Métricas para la evaluación de modelos enormes del lenguaje Modelos humanos, automáticos y mixtos para la evaluación de los modelos enormes del lenguaje Puntos de referencia (benchmarks) para la evaluación de modelos enormes del lenguaje Mixture of Experts Simuladores virtuales del mundo Integración de los modelos enormes del lenguaje en robótica OpenAI y ChatGPT Hugging Face Scale AI CivitAi

SECCIÓN V. FUTURO, ÉTICA Y LEGAL

Aspectos éticos generales de la interacción de la inteligencia artificial con el sistema de atención en salud Primera ley para la regulación de la inteligencia artificial por la Eurocámara Referencias más recientes al riesgo de la inteligencia artificial Aplicación de medidas de seguridad (guardrails) y violaciones de seguridad (jailbreaking) en modelos enormes del lenguaje Software de código abierto e inteligencia artificial Delegación del consentimiento informado a la inteligencia artificial conversacional: avances y desafíos éticos

Índice analítico