Bienvenido a la AI Engineer Wiki

Esta es una documentación técnica bilingüe (Español / Inglés) diseñada para ingenieros de IA y sistemas distribuidos.

Estructura del contenido

La wiki está organizada en 18 módulos divididos en dos grandes secciones:

Fundamentos

1. Redes e Internet — Modelo OSI, TCP/IP, HTTP/HTTPS, DNS, routing, firewalls
2. Infraestructura y Contenedores — Docker, Kubernetes, CI/CD, Monitoring
3. Sistemas Distribuidos — Consensus, message queues, distributed caching, event-driven
4. Sistemas Operativos — Linux internals, kernel, filesystems, memory, syscalls
5. Programación y Software Engineering — Python, patrones de diseño, testing, Git
6. Bases de Datos — PostgreSQL, MongoDB, Redis, CAP theorem, sharding

Inteligencia Artificial

7. Machine Learning Fundamentals — Supervised learning, neural networks, loss functions
8. Deep Learning — CNNs, RNNs, Transformers, PyTorch, GPU computing
9. LLMs — Arquitectura y Funcionamiento — Tokenization, decoder-only, attention, KV cache
10. LLMs — Entrenamiento — Pre-training, RLHF, alignment
11. LLMs — Evaluación y Benchmarking — MMLU, LM-Eval, hallucination, red teaming
12. RAG y Bases de Datos Vectoriales — Vector embeddings, vector databases
13. Fine-Tuning — LoRA, QLoRA, PEFT, instruction tuning
14. Agentes IA — Tool use, ReAct, agentic frameworks, multi-agent
15. Seguridad en IA — Prompt injection, jailbreaking, guardrails, PII
16. Cloud e Infraestructura IA — GPU cloud, serverless inference, Terraform
17. MLOps y Producción — Model serving, monitoring, CI/CD for ML
18. Multimodal y Visión por Computador — ViT, CLIP, diffusion models

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