José Díaz
Fundador de JoeDayz y JefToken | Arquitecto Senior
Introducción al desarrollo con IA: desde los conceptos fundamentales (ecosistema de IA, Machine Learning, LLMs y tokens) hasta la arquitectura de software moderna para consumir modelos vía APIs REST. La lección posiciona Java y Spring Boot como la base ideal para llevar soluciones de IA a producción, cubriendo prompt engineering, embeddings, RAG, fine-tuning y los retos reales de costos, escalabilidad y seguridad.
El manual del desarrollador para entender y construir con Inteligencia Artificial.
Esta lección establece las bases conceptuales y arquitectónicas que necesitas antes de escribir tu primera línea de código con IA. El enfoque no es entrenar modelos desde cero, sino consumirlos como servicios e integrarlos en aplicaciones empresariales robustas.
La IA no es un bloque monolítico. Se organiza en capas anidadas:
| Capa | Definición |
|---|---|
| Inteligencia Artificial | Máquinas que imitan la inteligencia humana y capacidades cognitivas |
| Machine Learning | Algoritmos que aprenden de datos pasados para identificar tendencias y predecir resultados |
| Deep Learning | Algoritmos que aprenden de datos complejos usando redes neuronales con múltiples capas |
| Generative AI | La rama que produce contenido completamente nuevo: texto, código, imágenes, audio y video |
Supervisado (Supervised)
No supervisado (Unsupervised)
Por refuerzo (Reinforcement)
Los modelos fundacionales alimentan distintos tipos de salida:
| Arquitectura | Característica principal | Limitación |
|---|---|---|
| RNN | Procesa secuencialmente, palabra por palabra | Pierde contexto en textos largos; lento de entrenar |
| LSTM | Mantiene estados ocultos con mecanismos de puertas | Mejor contexto, pero sigue siendo secuencial |
| Transformers | Procesamiento en paralelo con Self-Attention | Revolución actual — base de todos los LLMs modernos |
Procesamiento en paralelo: A diferencia del código tradicional con bucles secuenciales, el Transformer ingiere y analiza toda la secuencia de tokens al mismo tiempo. Escala masivamente con GPUs.
Atención contextual (Self-Attention): El modelo calcula matemáticamente la relevancia o "peso" que tiene cada token sobre los demás en la misma frase, resolviendo ambigüedades en tiempo real.
Ejemplo: en "El banco de madera", el modelo usa el contexto de "madera" para determinar que "banco" es un asiento, no una institución financiera.
Los modelos no leen palabras, procesan fragmentos matemáticos llamados tokens.
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