La guía definitiva para principiantes sobre IA y aprendizaje automático

Resumen

Este curso proporciona las bases esenciales para cualquier principiante que realmente desee dominar la IA y el aprendizaje automático. Conceptos fundamentales cruciales de IA, todos agrupados en un solo curso.

Estos conceptos serán relevantes en los años venideros. Dominar cualquier oficio requiere tener bases sólidas.

Cualquiera que esté pensando en comenzar una carrera en IA y aprendizaje automático se beneficiará de esto. Profesionales no técnicos, como mercadólogos, analistas de negocios, etc., podrán conversar y trabajar eficazmente con científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático o incluso científicos de datos si se dedican a comprender los conceptos en este curso.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático
Definición e Historia de la IA
Diferencias Clave entre IA, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
• Conceptos Fundamentales del Aprendizaje Automático
Aprendizaje Supervisado
Aprendizaje No Supervisado
Aprendizaje por Refuerzo
• Algoritmos y Técnicas Clave
Regresión Lineal
Algoritmos de Clasificación (por ejemplo, Árboles de Decisión, SVMs)
Agrupamiento (por ejemplo, K-Means)
Redes Neuronales y Fundamentos del Aprendizaje Profundo
• Preparación de Datos e Ingeniería de Características
Limpieza y Preprocesamiento de Datos
Selección y Extracción de Características
Manejo de Datos Faltantes
• Evaluación y Optimización de Modelos
Conjuntos de Entrenamiento y Prueba
Validación Cruzada
Métricas de Evaluación (por ejemplo, Precisión, Precisidad, Recall)
• Aplicaciones Prácticas de la IA y el Aprendizaje Automático
IA en Negocios e Industria
Casos de Uso en Marketing, Salud, Finanzas y más
• Herramientas y Entornos
Resumen de Herramientas Populares de ML (por ejemplo, bibliotecas de Python como NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow)
Configuración de un Entorno de Desarrollo
• Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
Sesgo e Imparcialidad en IA
IA Responsable y Preocupaciones de Privacidad
Direcciones Futuras en la Investigación de IA
• Cierre del Curso y Próximos Pasos
Resumen de Conceptos Clave
Recursos para Aprendizaje Adicional
Trayectorias Profesionales en IA y Aprendizaje Automático

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Enseñado por

Irlon Terblanche and Peter Alkema

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Asignaturas

Ciencia de Datos