{"product_id":"9788426738837","title":"PROMPT ENGINEERING PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA","description":"\u003ch2\u003ePROMPT ENGINEERING PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro es una guía práctica y exhaustiva para dominar el prompt engineering y trabajar de forma efectiva con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y modelos de difusión como ChatGPT y DALL-E. Los autores, James Phoenix y Mike Taylor, ofrecen una base sólida en inteligencia artificial generativa, enseñando los principios fundamentales para obtener resultados fiables en entornos de producción. A través de ejemplos reales y el uso de frameworks como LangChain, el lector aprenderá a evaluar modelos, implementar soluciones en procesamiento del lenguaje natural, generación de texto, imágenes y código, y a diferenciarse en el mercado tecnológico.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eLa obra aborda los desafíos que enfrentan los desarrolladores al intentar obtener resultados consistentes y utilizables de la IA generativa. Explica los cinco principios de prompting que son transferibles entre diferentes modelos, garantizando su vigencia futura. Se exploran aplicaciones prácticas del mundo real, comparando modelos propietarios como GPT-4 y DALL-E 2 con alternativas de código abierto, analizando sus fortalezas y debilidades. Además, se profundiza en la implementación de estos principios en áreas clave como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la generación de texto e imágenes, y la generación de código, ofreciendo al lector las herramientas necesarias para integrar la IA en sistemas automatizados.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003ePrincipios fundamentales del prompt engineering para modelos generativos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEvaluación y comparación de modelos de IA (OpenAI, código abierto).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAplicaciones prácticas con LangChain y bibliotecas especializadas.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementación de IA en procesamiento del lenguaje natural (PNL).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eGeneración de texto, imágenes y código con modelos de difusión y LLM.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEstá dirigido a desarrolladores, ingenieros de software y profesionales técnicos que deseen adquirir una base sólida en inteligencia artificial generativa y aprender a aplicar el prompt engineering en entornos de producción. Es ideal para quienes buscan automatizar tareas, mejorar la fiabilidad de los resultados de la IA y diferenciarse en el mercado mediante el uso práctico de modelos como ChatGPT y DALL-E.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eProporciona principios de prompting transferibles y duraderos, evitando la obsolescencia técnica.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEnseña a evaluar y seleccionar modelos de IA según necesidades específicas, optimizando recursos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOfrece ejemplos prácticos y código con LangChain para implementar soluciones reales.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCapacita para integrar IA generativa en sistemas automatizados de forma fiable y escalable.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: JAMES PHOENIX MIKE TAYLOR\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: Marcombo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: COMPUTACION E INFORMATICA, INTERNET: OBRAS GENERALES\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: INFORMATICA\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Bolsillo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: noviembre de 2024\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 390\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 700 g\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eSe trata de una obra técnica rigurosa y actualizada, que aborda una necesidad creciente en el ámbito del desarrollo de software: la obtención de resultados fiables y reproducibles con inteligencia artificial generativa. Su enfoque práctico, basado en principios transferibles y ejemplos con herramientas reales como LangChain, la convierte en un recurso valioso para profesionales que buscan implementar soluciones de IA en producción. La comparación objetiva entre modelos propietarios y de código abierto añade un criterio útil para la toma de decisiones técnicas.\u003c\/p\u003e","brand":"MARCOMBO","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53477039604059,"sku":"9788426738837","price":42.85,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978842673883.jpg?v=1782868438","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788426738837","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}