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La Inteligencia Artificial explicada para abogados (2.ª Edición)

La Inteligencia Artificial ya es una realidad ineludible en el sector jurídico. Esta 2ª Edición actualizada (Noviembre 2024) le ofrece una guía esencial, escrita por una abogada para abogados, que desmitifica la IA sin tecnicismos innecesarios. Comprenda desde la lógica de programación y los algoritmos hasta el Machine Learning, el Procesamiento del Lenguaje Natural y la IA Generativa, todo con un enfoque jurídico claro y práctico. Prepárese para la nueva regulación europea y las innovaciones que están transformando la profesión.

Portada del libro La Inteligencia Artificial explicada para abogados, 2ª Edición
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Herramientas Prácticas y Conocimiento Aplicado
Análisis Profundo de Conceptos Clave
Desglose detallado de Machine Learning, Deep Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) adaptado específicamente para su aplicación en el sector legal.
IA Generativa y LLMs en la Práctica
Explicación clara sobre el funcionamiento, las capacidades reales y las limitaciones de los LLMs (Modelos Grandes de Lenguaje) para su uso efectivo y responsable en tareas jurídicas.
Navegando la Regulación Europea
Guía práctica sobre cómo el Reglamento de IA de la UE impacta en proveedores, usuarios y en el ejercicio diario de la profesión legal, incluyendo sistemas de alto riesgo.

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Elaborado por Elen Irazabal Arana
Publicado por Aranzadi La Ley (Karnov Group)

Aranzadi La Ley, editorial líder en el sector jurídico español perteneciente a Karnov Group, garantiza el máximo rigor y actualidad en sus publicaciones. Elen Irazabal Arana, abogada especializada que enseña programación e IA a juristas, ofrece una visión única que combina el conocimiento legal con la comprensión tecnológica indispensable hoy en día.

  1. Bienvenido a la segunda edición
  2. Introducción
  3. Abogados vs. tecnología
    • Mi reconciliación con las matemáticas
    • ¿Por qué es tan difícil innovar en el sector?
  4. Abogados y tecnología
    • Derecho e ingeniería
    • ¿Debe un abogado aprender a programar?
  5. Lógica e introducción a la programación
    • Python
    • Variables
    • Tipos de datos
    • Booleanos y operadores lógicos
    • If-else
    • Elif
    • Algoritmo y error
    • Ejemplo de lógica de la programación
  6. El mercado de datos
    • Open Source o código abierto
    • Data-driven strategy
    • Introducción a la inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
    • Perfiles profesionales
    • Introducción al procesamiento de lenguaje natural
  7. Proyecto de inteligencia artificial paso a paso
    • Negocio e IA
    • Datos
    • Big Data
    • Obtener datos
    • Procesamiento de lenguaje natural
    • Machine Learning
    • Aprendizaje supervisado
    • Aprendizaje no supervisado
    • Deep Learning
    • Transformers
    • ¿Cómo sé si mi modelo de predicción es bueno?
    • Data storytelling
    • No code
    • IA Generativa
    • Cómo funcionan los LLMS
    • Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
    • RAG
    • Qué puede y no puede hacer la IA generativa por ti
    • Prompting
  8. Reglamento de inteligencia artificial de la Unión Europea
    • Riesgo
    • Sistemas de inteligencia artificial
    • Excepciones a los sistemas de alto riesgo
    • Proveedor y responsable del despliegue
    • IA de uso general
    • Sesgos
    • Transparencia
    • Supervisión humana
    • Derechos de autor
    • Confidencialidad
    • El papel decisivo de los especialistas
  9. Conclusión
  10. Anexo
  11. Bibliografía
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