Prefacio
1. Casos de uso de lA generativa, fundamentos y ciclo de vida del proyecto
2. Ingeniería de indicaciones y aprendizaje en contexto
3. Modelos de lenguaje grandes básicos
4. Optimizaciones de memoria y cálculo
5. Ajuste fino y evaluación
6. Ajuste fino con parámetros eficientes
7. Ajuste fino con aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana
8. Optimización de la puesta en marcha de los modelos
9. Aplicaciones de razonamiento sensibles al contexto usando RAG y agentes
10. Modelos básicos multimodales
11. Generación controlada y ajuste fino con Stable Diffusion
12. Amazon Bedrock: servicio gestionado para IA generativa

*La edición digital no incluye códigos de acceso a material adicional o programas mencionados en el libro.