AI y ML Hechos Fáciles: De lo Básico a lo Avanzado (2025)

Resumen

AI & ML Made Easy:

From Basic to Advanced (2025) is a beginner-friendly yet comprehensive course designed to take you from the fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) to advanced concepts like Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), and real-world applications.

Programa

• Introducción a la IA y ML
Visión general de la IA y ML
Historia y evolución de la IA
Conceptos y terminología clave
• Fundamentos de Programación para IA y ML
Introducción a Python
Bibliotecas esenciales (NumPy, Pandas)
Tipos de datos y estructuras
• Manejo y Preprocesamiento de Datos
Recolección y limpieza de datos
Selección y creación de características
Manejo de valores faltantes
• Aprendizaje Supervisado
Regresión lineal y logística
Árboles de decisión y métodos de conjunto
Evaluación de modelos y métricas
• Aprendizaje No Supervisado
Técnicas de agrupamiento (K-means, agrupamiento jerárquico)
Reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE)
Aplicaciones del aprendizaje no supervisado
• Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Fundamentos de las redes neuronales
Arquitecturas de Aprendizaje Profundo (CNN, RNN)
Introducción al entrenamiento y optimización
• Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Técnicas de preprocesamiento de texto
Análisis de sentimiento y clasificación de texto
Modelos avanzados de NLP (transformadores)
• Herramientas y Bibliotecas de IA y ML
TensorFlow y PyTorch
Visión general de Scikit-learn
Plataformas de IA y servicios en la nube
• IA Ética y Responsable
Sesgo e imparcialidad en la IA
Privacidad y preocupaciones de seguridad
Gobernanza y ética en la IA
• Aplicaciones y Estudios de Caso del Mundo Real
IA en salud
IA en finanzas
IA en sistemas autónomos
• Temas Avanzados y Tendencias
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
IA Explicable
Direcciones futuras en la investigación de IA
• Proyectos Prácticos y Asignaciones
Implementar un proyecto de aprendizaje supervisado
Construir un modelo de NLP para análisis de sentimiento
Desarrollar una aplicación de aprendizaje profundo
• Revisión y Evaluación Final
Recapitulación del curso y puntos clave
Presentación del proyecto final
Retroalimentación y reflexiones del curso

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Impartido por

Programming Hub: 40 million+ global students and Laxminarayan Narayan G

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Materias

Computer Science