Generative AI Tools

Volumen técnico e investigativo compilado por Priyanka Sharma, A.V. Senthil Kumar, Monika Jyotiyana y Adnan Alrabea dentro de la serie sobre inteligencia computacional de CRC Press (Auerbach Publications). El texto examina cómo los algoritmos de inteligencia artificial generativa y deep learning se están trasladando de la teoría matemática a la resolución de problemas en sectores críticos como la ciberseguridad, el transporte, la energía y la medicina. Está pensado para investigadores, estudiantes de posgrado e ingenieros de nivel intermedio con formación previa en aprendizaje profundo, redes neuronales y fundamentos de tratamiento de señales o datos.

La obra detalla la formulación y uso de diversas arquitecturas generativas y modelos de lenguaje, contrastando modelos híbridos de deep learning con técnicas generativas modernas. Incluye investigaciones sobre sistemas de detección de intrusos (IDS) para el Internet de las Cosas (IoT), el funcionamiento interno y evolución de chatbots basados en ChatGPT, modelos predictivos para la planificación de redes de recarga de vehículos eléctricos (VE), mantenimiento predictivo en redes de distribución eléctrica, recuperación de rostros ocluidos mediante redes generativas antagónicas (GAN) y segmentación de imágenes médicas en radiografías de tórax.

El contenido se estructura a partir de contribuciones temáticas que analizan arquitecturas de red, métricas de rendimiento y experimentos comparativos en cada disciplina analizada. El principal valor de la compilación reside en mostrar aplicaciones pragmáticas de modelos generativos más allá de la simple generación de texto e imagen genérica, evidenciando su potencial en ingeniería y ciberdefensa. No obstante, no incluye proyectos de software completos para descargar ni guías paso a paso de programación de extremo a extremo. Es indispensable contar con conocimientos previos en Python, marcos como PyTorch o TensorFlow y conceptos de redes neuronales convolucionales y generativas.