Conceptos Esenciales de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial Animados

Resumen

Explora conceptos esenciales de aprendizaje automático e IA mediante explicaciones animadas que abarcan desde algoritmos básicos hasta redes neuronales avanzadas en esta completa guía visual.

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

Asignaturas

Ciencia de la Computación