Los Modelos Generativos que NECESITAS Dominar AHORA!

Si no te actualizas en el mundo de las redes neuronales y modelos de lenguaje, podrías quedarte atrás en la carrera tecnológica del 2025.
En este video te explico cómo el aprendizaje profundo está redefiniendo el futuro de la ia y por qué es crucial mantenerse al día con el contenido generado por ia. Te mostraré recursos ia gratis para que empieces tu camino en esta tecnología.

📌 Recursos clave para empezar:
🔹 Hugging Face - Modelos Generativos: https://huggingface.co/course
🔹 LangChain - Framework para RAG: https://python.langchain.com/
🔹 Google Cloud - Modelos Generativos: https://cloud.google.com/generative-ai
🔹 OpenAI API - Implementación de IA: https://platform.openai.com/
🔹 Pinecone - Base de Datos Vectorial: https://www.pinecone.io/

📌 Preparación entrevista para ML engineer y IA engineer
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0:00 – ¿Te vas a quedar por fuera del futuro de la inteligencia artificial?
0:19 – Qué buscan realmente las empresas en 2025
0:42 – Ciencia de datos vs Ingeniería de IA: ¿cuál es el rol del futuro?
1:26 – La importancia de dominar machine learning e inteligencia artificial
2:03 – ¿Qué son los modelos generativos? Explicación clara y sencilla
3:03 – ¿Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
3:54 – ¿Por qué los modelos RAG están revolucionando las empresas?
4:21 – Caso real: cómo usar RAG en un bufete de abogados
4:45 – ¿Cómo empezar a estudiar modelos generativos desde cero?
5:00 – Recurso #1: Hugging Face para modelos generativos
5:22 – Recurso #2: Google Colab para practicar código paso a paso
5:41 – Recurso #3: LangChain y cómo aplicar modelos RAG en tiempo real
6:14 – Recurso #4: Tutorial técnico paso a paso para implementar tu RAG
6:35 – ¿Qué tipo de datos usan estos modelos? Bases vectoriales vs relacionales
7:05 – Cómo preparar los datos correctamente para alimentar tus modelos
7:13 – ¿Te van a preguntar por RAG en entrevistas de trabajo? ¡Sí!
7:26 – Recursos con preguntas y respuestas para entrevistas de IA
7:52 – ¿Cuánto gana un ingeniero de IA? Sueldos promedios en USA
8:09 – No es solo programar: el valor de entender el "para qué" del modelo
8:23 – Cierre e invitación: suscríbete y comparte este conocimiento con tu comunidad