Inteligencia artificial con Python nace de mi experiencia leyendo, una y otra vez, explicaciones sobre un mismo concepto en diferentes libros, algo que resultaba frustrante. Es un libro centrado en explicaciones comprensibles, no simplemente descriptivas, y en el análisis de datos que pueden surgir en situaciones reales. No se trata solo de usar la IA, sino de entender cómo funciona utilizando uno de los lenguajes de programación por excelencia: Python.
No hace falta saberlo todo para empezar. Hace falta curiosidad, ganas de aprender y dar el primer paso. Inteligencia artificial con Python tomó forma durante años y se perfeccionó en mis clases del curso de especialización en Big Data, siempre con esa idea presente.
Lo veo a diario con mis alumnos: la IA impone respeto hasta que entienden la lógica que hay detrás y ejecutan su primer modelo. Quería escribir un libro que acercara la inteligencia artificial a las personas, sin que las matemáticas fueran una barrera, sin explicaciones oscuras ni complicaciones innecesarias.
Va desde los conceptos básicos hasta el machine learning, el deep learning y las nuevas técnicas de inteligencia artificial. Un libro para entender, experimentar y, sobre todo, hacer cosas con lo aprendido.
Algunas ideas que encontraréis en el libro:
1. ¿Y si la inteligencia artificial aprende mal?
El problema que empieza antes de programar.
Un modelo puede entrenarse con miles de ejemplos y, aun así, equivocarse porque los datos son incorrectos, contienen sesgos o no representan la realidad. Lo explico en el capítulo de aprendizaje supervisado.
Los datos pueden engañarte: hay que aprender a analizarlos
En el capítulo de análisis exploratorio explico cómo detectar datos imposibles, valores atípicos y relaciones engañosas. Incluso utilizo el ejemplo de la relación entre las ventas de helados y los ataques de tiburón para mostrar que la correlación no implica causalidad.
De unas líneas de Python a una predicción
Un ejemplo que relaciona la experiencia laboral con el salario permite entrenar un modelo sencillo de regresión. Es una forma visual y sencilla de entender cómo pasamos de escribir código a obtener una predicción.
Este ejemplo se complementa con simulaciones para entender mejor los algoritmos que hay detrás de la IA.
Aprender haciendo, sin limitarse a copiar código
El libro incluye ejemplos que el lector puede ejecutar, modificar y utilizar para experimentar. Además, presenta entornos como Google Colab, que permite practicar sin instalar Python en el ordenador.
Aprender no consiste en memorizar fórmulas o copiar código a ciegas, sino en despertar la curiosidad, hacerse preguntas, equivocarse y entender de verdad qué hay detrás de cada resultado.
Inteligencia artificial con Python está pensado para estudiantes, docentes, programadores y mentes curiosas que buscan entender la inteligencia artificial con una base sólida y un enfoque práctico, sin complicaciones innecesarias.
Pero, sobre todo, lo he escrito pensando en quienes alguna vez han dicho: «La inteligencia artificial debe de ser muy difícil para mí». Este libro es precisamente para vosotros.
Quiero dar las gracias a Marcombo por su apoyo y por hacer realidad esta publicación.
Ahora, el libro ya está en vuestras manos. Espero que lo disfrutéis tanto como yo he disfrutado escribiéndolo.
Y ojalá que, cuando terminéis de leerlo, no solo sepáis un poco más de inteligencia artificial, sino que os atreváis a crear vuestros propios proyectos.