Novedades del último mes en eBooks de Ordenadores. Conceptos. Elementos

En ¿Cómo piensa una máquina?, Alan Turing propone una indagación sistemática sobre la posibilidad de atribuir pensamiento a dispositivos automáticos, articulando argumentos lógicos, ejemplos y objeciones filosoficas. El texto se organiza en torno al celebre "juego de imitacion" como criterio operacional para discutir inteligencia, desplazando el debate desde la esencia del pensar hacia sus manifestaciones verificables. Su estilo es sobrio, analitico y deliberadamente polemico: presenta tesis, anticipa replicas (conciencia, creatividad, errores, continuidad del sistema nervioso) y responde con claridad matematica. En el contexto de la posguerra y del auge de la computacion, la obra funciona como puente entre la logica formal, la ingenieria y la filosofia de la mente. Turing, matematico britanico decisivo en la formalizacion de la computabilidad y en el desarrollo temprano de maquinas programables, escribe desde una doble experiencia: la abstraccion de la "maquina universal" y el contacto practico con sistemas reales. Su trabajo en criptanalisis y su comprension de los limites y potencias del calculo alimentan una perspectiva pragmatica: la inteligencia se examina como comportamiento y procedimiento, no como misterio inefable. Recomendable para lectores de ciencias cognitivas, filosofia y computacion: ofrece un marco conceptual aun vigente, obliga a precisar terminos y enseña a argumentar con rigor. No es divulgacion ligera, sino una lectura breve pero exigente que recompensa con ideas fundacionales para pensar la IA y sus limites.

Una guía para entender cómo la inteligencia artificial aumenta las capacidades humanas y se convierte en una verdadera aliada.¿La inteligencia artificial viene a desplazarnos? ¿A quitarnos el trabajo? ¿O viene a aumentar -como nunca antes- las capacidades que nos hacen humanos?En medio de promesas exageradas y noticias apocalipticas, Fredi Vivas -ingeniero, tecnologo y pionero en IA- nos propone una mirada distinta: lo humano y lo artificial ya no compiten, sino que se integran. En este libro traza el mapa de una nueva era, donde pensar, crear y decidir ya no es una tarea individual, sino un proceso compartido con maquinas inteligentes. Ademas, nos explica, de manera clara y accesible, como funciona este nuevo paradigma y por que nos involucra a todos. A traves de historias reales de cientificos que descubren nuevas proteinas, artistas que crean con la ayuda de la IA y docentes que enseñan junto con asistentes inteligentes, el autor nos muestra como la tecnologia se convierte en una extension de nuestra mente.Generacion IA no es un libro tecnico ni futurista. Es una guia para entender el presente y prepararse para lo que viene. Con una mirada etica, humana y realista, Fredi Vivas nos invita a dejar de temerle a la tecnologia y empezar a usarla como lo que es: una aliada.

En los últimos años, más de 10.000 personas han pasado por los cursos de inteligencia artificial de Pablo Vázquez. Personas con perfiles muy diversos, e inquietudes muy similares: «No sé por dónde em

A Série Universitária foi desenvolvida pelo Senac São Paulo com o intuito de preparar profissionais para o mercado de trabalho. Os títulos abrangem diversas áreas, abordando desde conhecimentos teóri

This book, Ultimate Python Polars for Data Analytics, is a hands-on guide to mastering this high-performance framework. You will begin by understanding Polars architecture, execution engine, and columnar memory modelcore concepts that drive its exceptional speed and efficiency. From there, the book moves into advanced data transformations, multi-table joins, window functions, and aggregation strategies designed for large-scale datasets. You will gain deep insight into lazy execution and query planning, learning how Polars optimizes computations before execution to minimize memory usage and maximize throughput. The book also explores seamless SQL integration, enabling hybrid workflows that combine declarative querying with DataFrame operations. For more advanced use cases, you will learn how to extend Polars using Python user-defined functions and Rust-based PyO3 plugins, unlocking performance for compute-intensive workloads. Additionally, through real-world examples spanning market data analysis, machine learning workflows, and large-scale data processing, this book equips you to design, profile, test, and optimize production-grade data pipelines!

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Before the cloud and built-in terabyte hard drives, a gamers entire digital existence hung by a threadspecifically, a fragile piece of translucent grey plastic holding exactly 1 Megabyte of data. The Memory Card Crisis explores the technological bottleneck of the 32-bit era and the unparalleled psychological anxiety of the 15-block limit.When gaming transitioned from 2D sprites to massive 3D worlds like Final Fantasy VII, cartridge save batteries were no longer sufficient. Sonys solution was the external memory card. But memory was shockingly expensive. Developers had to ruthlessly compress save data, and players were forced to make agonizing choices about which cherished RPG saves to delete just to start a new game of Gran Turismo.This book delves into the hardware engineering and brutal economics of the late 90s console wars. It examines how the physical fragility of these cardsand the devastating pain of corrupted datainstilled a unique form of digital hoarding and paranoia in an entire generation.Revisit the era of manual saves and overwritten trauma. Learn how the severe constraints of early storage technology paradoxically made our virtual accomplishments feel intensely valuable and painfully real.

Ultimate Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate (AI-102) Certification Guide is a comprehensive and practical resource for professionals preparing for the AI-102 certification and building real-world expertise with Microsoft Azure AI services. It combines certification-focused guidance with hands-on engineering practices to help readers master both the exam, and the job role of an Azure AI Engineer. The book covers all major AI-102 domains, including planning and managing Azure AI solutions, implementing generative AI, intelligent agents, computer vision, natural language processing, speech, and knowledge mining. Each chapter aligns with the latest AI-102 skills outline and reflects modern Azure AI capabilities such as Azure AI Foundry, Azure OpenAI, agent frameworks, and Retrieval-Augmented Generation (RAG), ensuring that readers learn skills that are current and industry-relevant. Beyond exam preparation, this guide emphasizes practical implementation and enterprise-ready architectures. Readers will learn how to design, deploy, secure, monitor, and govern AI solutions on Azure using best practices and Responsible AI principles.

Uma missão. Um mundo congelado. Um segredo enterrado sob quilômetros de gelo. Em uma das luas mais inóspitas de Júpiter, a humanidade dá seu passo mais ousado: colonizar Europa. Liderada pelo Capitão

"IAÊ, ROBÔ? – Inteligência Artificial para Humanos de Verdade" é um convite para conversar sobre inteligência artificial como se fosse um papo de sala de aula, café ou sofá, sem jargões nem medo desn

Em um mundo de complexidade e velocidade tecnológicas, a documentação é um ativo estratégico que impulsiona produtos e eleva a experiência do usuário. Este livro é o seu guia prático para dominar a a

Amazon Bedrock enables you to build powerful generative AI applications on AWS without managing infrastructure. This book, Building Gen AI Applications with Amazon Bedrock, is a practical guide to creating production-grade GenAI systems, from your first model invocation to applications that are secure, observable, and cost-aware. You will learn how foundation models fit into modern software engineering, and how to design solutions such as chatbots, summarization tools, image generation, and personalized experienceswithout disrupting your existing stack. As you progress, you will discover how to select and evaluate models, decide when to use prompting, RAG, or agents, and design workflows that perform reliably under real-world conditions. You will also integrate Bedrock into existing architectures, implement guardrails and evaluation loops, and scale confidently without performance or cost surprises. Working with models such as Anthropic Claude and Amazon Titan will enable you to see how disciplined engineering turns generative AI from a demo into dependable business value. Thus, by the end, you will be ready to build and operate GenAI systems on Bedrock with clarity!