Aprendizaje Automático Práctico para IA: Habilidades Fundamentales y Experimentos

Resumen

Unlock the potential of machine learning and take your first steps towards mastering this revolutionary technology. Enrol in this course to uncover its fundamental principles, understand ethical considerations, and gain practical skills that set you apart in the field of artificial intelligence.

Programa

• 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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Impartido por

Dev Kant

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Materias

Data Science