Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: Una Introducción a Conceptos Fundamentales y Aplicaciones

Resumen

Descubre los fundamentos de la IA y el ML, explorando componentes básicos, aplicaciones del mundo real, tendencias futuras y desafíos clave en la transformación tecnológica a través de múltiples industrias.

Programa de estudio

• Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
Definición y visión general de la IA y el ML
Contexto histórico y evolución
Diferencias e interrelaciones entre la IA y el ML
• Componentes Principales de la IA y el ML
Algoritmos y modelos
Ingeniería de datos y características
Procesos de entrenamiento, validación y prueba
• Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Clasificación y regresión
Agrupamiento y reducción de dimensionalidad
Métricas de evaluación
• Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Introducción a las redes neuronales
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Memoria de Largo Corto Plazo (LSTM)
• Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Fundamentos del PLN
Procesamiento de texto y análisis de sentimiento
Aplicaciones en chatbots y asistentes de voz
• Visión por Computadora
Reconocimiento y procesamiento de imágenes
Detección y clasificación de objetos
Aplicaciones en vehículos autónomos y vigilancia
• Aplicaciones del Mundo Real de la IA y el ML
Salud: diagnóstico y medicina personalizada
Finanzas: comercio algorítmico y detección de fraudes
Retail: sistemas de recomendación y conocimientos del cliente
Manufactura: mantenimiento predictivo y robótica
• Tendencias Futuras en IA y ML
Ética en IA e IA responsable
Aprendizaje automático en el borde
Computación cuántica e IA
• Retos Clave en la Implementación de IA y ML
Privacidad y seguridad de datos
Sesgo y equidad en los algoritmos
Interpretabilidad y explicabilidad
• Resumen del Curso y Presentación de Proyectos
Recapitulación de conceptos clave
Discusión en grupo sobre implicaciones futuras
Presentación de proyectos individuales o en grupo sobre aplicaciones de IA/ML
• Recursos Adicionales y Lecturas Recomendadas
Libros y artículos recomendados
Cursos en línea y tutoriales
Organizaciones profesionales y conferencias

Asignaturas

Ciencia de Datos