Conceptos Esenciales de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial Animados

Resumen

Sumérgete en el mundo del aprendizaje automático e IA con esta cautivadora serie de explicaciones animadas ofrecidas por freeCodeCamp. Esta guía visual abarca una amplia variedad de temas, desde algoritmos fundamentales hasta complejas redes neuronales, haciendo que ideas complejas sean accesibles y fáciles de comprender.

Este curso completo se engloba dentro de las disciplinas de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, permitiendo a los participantes adquirir un profundo entendimiento de los conceptos esenciales que impulsan los avances tecnológicos modernos.

Ya sea que seas un principiante que busca entender los conceptos básicos o un entusiasta que desea profundizar su conocimiento, estas lecciones animadas te equiparán con las habilidades críticas necesarias en el siempre cambiante panorama de la tecnología.

Únete a la misión de freeCodeCamp para hacer que los conceptos de aprendizaje automático e IA sean accesibles para todos.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Automático y la IA
Definición y diferencias clave entre IA, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Contexto histórico y evolución de la IA
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Tipos de Aprendizaje Automático: Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y Reforzado
Conceptos clave: Conjuntos de datos, Características y Etiquetas
Resumen del entrenamiento y evaluación de modelos
• Algoritmos Básicos
Regresión Lineal: Conceptos y explicación animada
Regresión Logística: Conceptos y explicación animada
Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios: Resumen y visualizaciones
• Técnicas de Aprendizaje No Supervisado
Agrupamiento: K-means y Agrupamiento Jerárquico
Reducción de Dimensionalidad: PCA y t-SNE
• Conceptos Avanzados de Aprendizaje Automático
Máquinas de Soporte Vectorial: Visualización y aplicaciones
Métodos de Ensamble: Boosting y Bagging
• Redes Neuronales
Perceptrón y fundamentos de las redes neuronales
Introducción a la retropropagación y descenso de gradiente
Animación del proceso de aprendizaje de una red neuronal simple
• Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales Avanzadas
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Estructura y aplicaciones
Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs: Explicación visual del procesamiento de datos temporales
• IA en la Práctica
Aplicaciones del aprendizaje automático y la IA en el mundo real
Consideraciones éticas y sesgos en sistemas de IA
• Conclusión y Aprendizaje Adicional
Resumen de conceptos clave
Recursos recomendados para continuar la educación en IA y aprendizaje automático

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Asignaturas

Ciencia de la Computación