Explore la progresión desde los fundamentos de Python hasta la construcción de modelos sofisticados de IA generativa, incluyendo redes neuronales, aprendizaje profundo y aplicaciones en la industria.
- Introducción a Python
Conceptos básicos de la sintaxis y semántica de Python
Tipos de datos y estructuras
Control de flujo y funciones
Introducción a los módulos y bibliotecas
- Conceptos Avanzados de Python
Programación orientada a objetos en Python
Manejo de excepciones
Manejo de archivos
Comprensión de decoradores y generadores en Python
- Manejo de Datos y Visualización
Trabajo con NumPy para cálculos numéricos
Manipulación de datos con pandas
Técnicas de visualización usando Matplotlib y Seaborn
- Introducción al Aprendizaje Automático
Visión general de los conceptos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Introducción a Scikit-learn
- Construcción de Redes Neuronales
Comprensión de los fundamentos de las redes neuronales
Uso de TensorFlow y Keras para construir redes neuronales
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
- Técnicas de Aprendizaje Profundo
Aprendizaje por transferencia
Ajuste de hiperparámetros
Arquitecturas avanzadas de redes neuronales (por ejemplo, ResNet, LSTM)
- Modelos Generativos de IA
Visión general de los modelos generativos
Autoencoders Variacionales (VAEs)
Redes Generativas Antagónicas (GANs)
- Aplicaciones de la IA Generativa
Generación de texto y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Generación y transformación de imágenes
Estudios de caso de la industria y aplicaciones del mundo real
- Consideraciones Éticas en la IA
Ética en la IA y desarrollo responsable de IA
Sesgo en modelos de IA y estrategias de mitigación
Preocupaciones de privacidad y seguridad
- Proyecto Final
Diseño e implementación de un modelo de IA generativa
Resolución de problemas del mundo real
Presentación y evaluación de los resultados del modelo
