La guía definitiva para principiantes sobre IA y aprendizaje automático

Resumen

This course provides the essential foundations for any beginner who truly wants to master AI and machine learning. Crucial, foundational AI concepts, all bundled into one course.

These concepts will be relevant for years to come. Mastering any craft, requires that you have solid foundations.

Anyone who is thinking about starting a career in AI and machine learning will benefit from this. Non-technical professionals such as marketers, business analysts, etc. will be able to effectively converse and work with data scientists, machine learning engineers, or even data scientists if they apply themselves to understanding the concepts in this course.

Programa

• 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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Impartido por

Irlon Terblanche and Peter Alkema

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Materias

Data Science