- Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático
Visión general de la IA y sus aplicaciones
Definición de aprendizaje automático y redes neuronales
Breve historia y evolución de las tecnologías de IA
- Preparación para el Desarrollo de IA en C++
Herramientas y bibliotecas para C++ en IA (por ejemplo, TensorFlow C++ API, Caffe, Deeplearning4j)
Configuración del entorno: IDEs, compiladores y sistemas de construcción
Comparación de rendimiento: C++ vs Python
- Fundamentos del Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado vs no supervisado
Conceptos clave: conjuntos de datos, características y etiquetas
Comprensión de modelos y algoritmos
- Implementación de Modelos Básicos de Aprendizaje Automático en C++
Regresión Lineal
Teoría y aplicación
Implementación práctica en C++
Árboles de Decisión
Comprensión de los algoritmos de árboles de decisión
Construir y visualizar árboles de decisión
- Aprendizaje Profundo con C++
Introducción a las redes neuronales
Neuronas, capas y funciones de activación
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Conceptos básicos de las CNNs y sus aplicaciones
Implementar una CNN simple en C++
- Optimización de Rendimiento en C++
Comprensión de la importancia de la eficiencia
Técnicas para optimizar el código de ML en C++
Análisis de rendimiento y ajustes para un mejor desempeño
- Aplicaciones Reales y Estudios de Caso
Estudios de caso de C++ en aplicaciones de IA
Exploración de casos de uso en la industria
Sesión con un ponente invitado (experto en IA usando C++)
- Proyecto Final
Desarrollar una aplicación de aprendizaje automático en C++
Directrices del proyecto y criterios de evaluación
Sesión de presentación y retroalimentación
- Conclusión y Aprendizaje Continuo
Resumen de los aprendizajes clave
Recursos para temas avanzados y aprendizaje continuo en IA con C++
Oportunidades para el involucramiento en comunidades y redes
