Inteligencia artificial explicada para abogados

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Portada libro 9788410292253
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Contraportada

A medida que la Inteligencia Artificial transforma el Derecho, este texto ofrece una herramienta imprescindible para abogados que buscan adaptarse. Desde algoritmos hasta el Procesamiento de Lenguaje Natural, cada tema se aborda de manera clara y práctica, pensando en las necesidades del jurista moderno.

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Descripción

La Inteligencia Artificial ha llegado al sector jurídico para quedarse, transformando la forma en que los abogados trabajan y entienden su profesión. Este libro presenta una visión integral y accesible para abordar los conceptos técnicos fundamentales desde la perspectiva del jurista, sin caer en tecnicismos innecesarios.

Entre los temas tratados, destacan la programación, los algoritmos y la creación de proyectos de IA, con especial énfasis en tecnologías clave como el Machine Learning, el Procesamiento de Lenguaje Natural y la IA Generativa. Cada capítulo está diseñado para proporcionar una comprensión clara de cómo estas herramientas pueden ser aplicadas en el contexto jurídico.

Además, se ofrece una perspectiva práctica que conecta la teoría con la realidad profesional de los abogados, explicando cómo implementar proyectos tecnológicos que optimicen procesos y mejoren la eficiencia en los despachos legales.

Con un enfoque innovador y una estructura cuidadosamente elaborada, esta obra se convierte en una herramienta indispensable para quienes buscan adaptarse y destacar en un entorno jurídico en constante evolución tecnológica.

Detalles

Autor

Elen Irazabal Arana

Editorial

Edición

2ª edición 2024

Páginas

240

Índice

  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