Cuarta entrega de METIS: un tipo de gráfica nuevo para contar cuánta gente hay en cada grupo y un aviso que pregunta por qué están tan desiguales. Con un ejercicio completo de aula sobre sesgo de selección —una olimpiada de programación con datos calibrados a las cifras reales de participación femenina en Informática— y la paradoja de Simpson en los datos reales de Berkeley 1973, incluida la conclusión de los autores que casi siempre se cita mal.
Tercera entrega de METIS: gráficas con matplotlib desde un catálogo cerrado, y avisos que miden con números exactos cuánto deforma cada opción del eje. Con un ejercicio completo de aula sobre dos conjuntos de datos —el CO₂ real de Mauna Loa y horas de móvil frente a notas— donde el mismo truco de gráfica da resultados opuestos.
Segunda entrega de METIS: la herramienta pasa de detectar problemas a arreglarlos, con un registro de cambios que hace visible lo que se pierde, y genera la ficha de metadatos del archivo limpio. Con una práctica completa de principio a fin sobre datos del eclipse total del 2 de agosto de 2027 en Estepona.
Tutorial completo para montar METIS, una aplicación web que analiza un CSV y te explica qué hay dentro con un modelo de IA local. Con una regla de fondo: los números los calcula Python, la IA solo los explica. Incluye qué es la ciencia de datos y por qué curar los datos es la parte más importante del trabajo.
AGLAIA es un regalo para mi sobrina: una app que reutiliza el motor de PINSAPIA para practicar anamnesis con casos clínicos ficticios y una IA local en ROCKY.
PINSAPIA ya comprueba con ast.parse() si el código que pega un alumno tiene un error de sintaxis real, antes de que el modelo se pronuncie — para que no se invente un fallo que no existe ni pase por alto uno que sí está ahí.
MonteIA estrena nombre, una interfaz a pantalla completa en verde y blanco, y dos personalidades a elegir desde un selector: una formal y otra cercana e informal, con la advertencia recurrente de que está para aprender, no para copiar.
Convertimos la interfaz de preguntas sueltas de IA Monterroso en un chat de verdad, con burbujas e historial visible, y añadimos memoria de corto plazo limitada a los últimos turnos para no saturar un modelo de 3B parámetros corriendo sin GPU en ROCKY.
Tercera entrega de IA Monterroso: montamos una página sencilla para preguntar y recibir respuesta, sin terminal ni tecnicismos de por medio.
Segunda entrega del proyecto IA Monterroso: montamos con FastAPI nuestra propia API que envuelve el servidor local de LM Studio, paso a paso.