Como cliente Amazon Prime obtén 3 meses de Audible gratis
How to Speak Machine
Computational Thinking for the Rest of Us
No se ha podido añadir a la cesta
Solo puedes tener 50 títulos en tu cesta para poder pagar.
Vuelve a intentarlo más tarde
Vuelve a intentarlo más tarde
Error al eliminar la lista de deseos.
Vuelve a intentarlo más tarde
Se ha producido un error al añadirlo a la biblioteca
Inténtalo de nuevo
Se ha producido un error al seguir el podcast
Inténtalo de nuevo
Error al dejar de seguir el podcast
9,09 € los primeros 30 días
Oferta por tiempo limitado
Activa tu suscripción a Audible por 0,99 €/mes durante 3 meses y disfruta de este título a un precio exclusivo para suscriptores.
Oferta válida hasta el 12 de diciembre de 2025 a las 23:59 h.
Después de los 30 días, 9,99 €/mes. Cancela tu siguiente plan mensual cuando quieras.
Ahorra más del 90% en tus primeros 3 meses.
Escucha todo lo que quieras de entre miles de audiolibros, podcasts y Audible Originals incluidos.
Escucha cuando y donde quieras, incluso sin conexión.
Sin compromisos. Cancela mensualmente.
Disfruta de más de 90.000 títulos de forma ilimitada.
Escucha cuando y donde quieras, incluso sin conexión
Sin compromiso. Cancela tu siguiente plan mensual cuando quieras.
Compra ahora por 12,99 €
-
Narrado por:
-
Dani Martineck
-
De:
-
John Maeda
Acerca de este título
“Before you can get machines to do what you want, you’d better learn to speak their language. John Maeda engineers rapprochement between humans and our computational creations in this engaging, enlightening book.”
—Douglas Rushkoff, author of Team Human
As the capabilities of AI and language models like ChatGPT continue to advance, it is more important than ever to understand the implications and potential pitfalls of these technologies.
In this book, John Maeda draws on his extensive experience as one of the world's preeminent interdisciplinary thinkers on technology and design to provide actionable guidance for businesses, product designers, and policymakers.
Using thoughtful explorations and occasionally whimsical examples, he identifies a framework that describes the key capabilities and pitfalls of any machine learning system, and offers a vision for how they can be used to create inclusive and world-changing products.
This is essential reading for anyone seeking a high-level understanding of how machines “think” and what the future may hold.
No hay reseñas aún