Un análisis metódico y sin jerga de la inteligencia artificial, organizado en cuatro capas de conocimiento independientes y basado en la experiencia práctica bajo restricciones críticas.
Pipelines de datos, grafos de conocimiento y arquitectura de datos fiable para la IA empresarial. Lo que conviene construir y validar metódicamente antes de conectar cualquier modelo probabilístico.
Explorar la capa 1 ➔Inteligencia de enjambre, restricciones multiobjetivo, optimización matemática y lógica compleja. Algoritmos aplicados a problemas de gran escala que la fuerza bruta no puede resolver.
Explorar la capa 2 ➔Aprendizaje automático aplicado a fenómenos físicos y a la seguridad de los sistemas. La teoría que sustenta la práctica: por qué funciona un pipeline de depuración de sensores y qué leyes físicas y matemáticas lo rigen.
Explorar la capa 3 ➔Análisis crítico de la carrera hacia la IAG. Fracturas físicas, financieras y operativas de la IA generativa. Lo que la experiencia en sectores industriales críticos revela sobre los límites reales de la IA empresarial.
Explorar la capa 4 ➔Publico periódicamente síntesis tecnológicas, experiencias de definición de proyectos y análisis críticos del estado del arte de la IA industrial en mi espacio externo de publicación.
Las publicaciones se encuentran en un sitio externo; consulte el idioma indicado en cada artículo.
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