Desarrollo para IA: El ebook gratuito que todo desarrollador necesita
Desarrollo para IA
Fundamentos, Flujo de Datos y Producción — El ebook técnico-práctico para implementar sistemas de Inteligencia Artificial en el mundo real.
14 Capítulos
De fundamentos a producción
Agnóstico al Lenguaje
Python, JS, Go, PHP — tú eliges
Checklists de Producción
Listo para implementar hoy
Desarrollo para IA: Fundamentos y Producción
14 Capítulos
100% Gratuito
Español
Actualizado 2026
Práctico
Guía completa para desarrolladores que quieren construir sistemas de IA que funcionen en producción — no solo en tutoriales.
¿Qué aprenderás?
Fundamentos Técnicos
✓ Tokenización y ventanas de contexto
✓ Embeddings y búsqueda vectorial
✓ Bases de datos vectoriales (pgvector, Qdrant)
✓ RAG: Retrieval-Augmented Generation
Producción y Escala
✓ Fine-Tuning con LoRA/QLoRA
✓ MLOps: monitoreo, drift, versionado
✓ Seguridad: prompt injection, PII, guardrails
✓ Optimización de costos y escalabilidad
Contenido del Ebook
Parte I: Fundamentos
- ¿Qué es realmente la IA?
- Modelos: GPT, Claude, Llama, Mistral
- Plataformas: HuggingFace, Groq, Replicate
- Cloud: AWS Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
Parte II: Técnico
- Tokenización y BPE paso a paso
- Embeddings: métricas y modelos
- Vector DBs: HNSW, IVF, PQ
- RAG: chunking, retrieval, reranking
Parte III: Avanzado
- Fine-Tuning vs RAG: cuándo usar cada uno
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex, DSPy
- Agentes: ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agente
- No-Code: n8n, Make, Zapier + IA
Parte IV: Producción
- MLOps: monitoreo, drift, CI/CD
- Seguridad: prompt injection, PII, guardrails
- Escalabilidad: cache, batching, auto-scaling
- Checklists listas para producción
Índice de Capítulos
| # | Capítulo | Temas Clave |
|---|---|---|
| 1 | Introducción a la IA | Tipos de IA, ciclo de vida, matriz de decisiones |
| 2 | Modelos y Herramientas | GPT, Claude, Llama, Mistral — cuándo usar cada uno |
| 3 | Plataformas de Hosting | HuggingFace, Groq, Replicate, Modal |
| 4 | IA en la Nube | AWS Bedrock, Azure OpenAI, Google Vertex AI |
| 5 | Tokenización | BPE, ventanas de contexto, costos por token |
| 6 | Embeddings | Representación vectorial, similitud coseno |
| 7 | Bases de Datos Vectoriales | pgvector, Pinecone, Qdrant, Milvus |
| 8 | RAG | Chunking, retrieval, reranking, validación |
| 9 | Fine-Tuning | LoRA, QLoRA, PEFT — cuándo y cómo ajustar |
| 10 | Frameworks de Orquestación | LangChain, LlamaIndex, DSPy, CrewAI |
| 11 | Agentes Autónomos | ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agente |
| 12 | MLOps para IA | Monitoreo, drift, versionado, CI/CD |
| 13 | Seguridad y Ética | Prompt injection, PII, GDPR, guardrails |
| 14 | Escalabilidad y Costos | Cache, batching, auto-scaling, multi-cloud |
¿Para quién es este ebook?
Desarrolladores
Backend, frontend, full-stack que quieren integrar IA
Arquitectos
Diseñando sistemas escalables con IA en producción
Tech PMs
Gestionando proyectos de IA con criterio técnico
Founders
Construyendo productos con IA desde cero
Cómo usar este ebook
Lectura secuencial
Los capítulos están diseñados para leerse en orden, construyendo conocimiento paso a paso.
Laboratorios conceptuales
Cada capítulo incluye ejercicios prácticos para aplicar lo aprendido sin código.
Checklists de producción
Usa las listas de verificación al final de cada capítulo para validar tu implementación.
Referencia rápida
Usa el índice y la búsqueda para encontrar temas específicos cuando lo necesites.
¿Listo para dominar el desarrollo con IA?
Accede gratis al ebook completo, actualizado constantemente con las mejores prácticas de producción.
100% gratuito • Actualizado constantemente • Licencia CC BY-NC-SA 4.0
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