Aprendizaje Automático Práctico para IA: Habilidades Fundamentales y Experimentos

Resumen

Desbloquea el potencial del aprendizaje automático y da tus primeros pasos hacia el dominio de esta tecnología revolucionaria. Inscríbete en este curso para descubrir sus principios fundamentales, comprender las consideraciones éticas y adquirir habilidades prácticas que te distinguirán en el campo de la inteligencia artificial.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Automático
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
Contexto histórico y desarrollo
Panorama de aplicaciones actuales
• Principios Fundamentales del Aprendizaje Automático
Tipos de Aprendizaje Automático: Supervisado, No Supervisado, Reforzamiento
Conceptos clave: características, etiquetas, modelos
Recolección y preprocesamiento de datos
• Aprendizaje Supervisado
Regresión lineal
Algoritmos de clasificación (por ejemplo, árboles de decisión, SVMs)
Métricas de evaluación: precisión, exactitud, recuperación, puntaje F1
• Aprendizaje No Supervisado
Técnicas de agrupamiento: K-means, agrupamiento jerárquico
Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
Detección de anomalías
• Introducción a Redes Neuronales
Fundamentos de redes neuronales y aprendizaje profundo
Comprensión de la arquitectura: capas, nodos, funciones de activación
Proceso de entrenamiento: propagación hacia adelante y hacia atrás
• Evaluación y Optimización de Modelos
Técnicas de validación cruzada
Ajuste de hiperparámetros
Evitando el sobreajuste y el subajuste
• Herramientas y Marcos
Panorama de bibliotecas clave: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Configuración del entorno: Anaconda, Jupyter Notebooks
• Ética en el Aprendizaje Automático
Sesgo y equidad en sistemas de IA
Problemas de privacidad y seguridad de datos
Responsabilidad y transparencia en modelos
• Experimentos Prácticos
Proyecto práctico: construir y evaluar un modelo de ML simple
Desafíos y competiciones en Kaggle
Ejercicios colaborativos y revisiones entre pares
• Direcciones Futuras en el Aprendizaje Automático
Tendencias en la investigación de IA y ML
Carreras y roles en aprendizaje automático e IA
Recursos para aprendizaje y desarrollo continuado

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Enseñado por

Dev Kant

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Asignaturas

Ciencia de Datos