Cómo aprendería ML/IA rápidamente si tuviera que empezar de nuevo

Resumen

¿Estás listo para sumergirte en el mundo de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático? Únete a nosotros mientras delineamos un plan estratégico para dominar estas tecnologías desde cero.

Ya sea que comiences de nuevo en 2025 o revisites lo básico, nuestra guía paso a paso te colocará en el camino más eficiente hacia el éxito en estos campos de rápida evolución. Presentado por YouTube, este curso se encuentra bajo las categorías de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, ofreciendo conocimientos amplios sobre tu viaje de aprendizaje.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y ML
Definiciones y conceptos clave
Panorama actual de la IA/ML
Establecimiento de objetivos de aprendizaje realistas y expectativas
• Fundamentos de Programación para AI
Python para AI/ML: Conceptos básicos y mejores prácticas
Bibliotecas clave: NumPy, Pandas, Matplotlib
• Repaso de Álgebra Lineal y Cálculo
Vectores, matrices y operaciones
Derivadas y gradientes
• Probabilidad y Estadística para Machine Learning
Estadísticas descriptivas y distribuciones
Prueba de hipótesis y valores p
Conceptos bayesianos
• Conceptos Esenciales de Machine Learning
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Tipos de algoritmos y cuándo utilizarlos
Técnicas de evaluación y validación de modelos
• Algoritmos ML Básicos
Regresión lineal, regresión logística
Árboles de decisión y métodos de conjunto (Random Forest, Gradient Boosting)
Técnicas de clustering (K-means, jerárquico)
• Redes Neuronales y Deep Learning
Introducción a las redes neuronales
Arquitecturas: CNNs, RNNs, LSTMs
Uso de frameworks: TensorFlow, PyTorch
• Flujo de Trabajo Práctico de ML
Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
Entrenamiento, ajuste y despliegue de modelos
Herramientas para control de versiones y seguimiento de experimentos
• Temas Avanzados y Tendencias
Aprendizaje por transferencia y modelos preentrenados
Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
Introducción a modelos generativos (GANs, VAEs)
• Ética e IA
Comprensión del sesgo y la equidad
Preocupaciones de privacidad y regulaciones de IA
• IA en Producción
Construcción y despliegue de modelos de IA
Monitoreo y mantenimiento de modelos post-despliegue
• Recursos de Aprendizaje y Comunidad
Cursos en línea y tutoriales
Artículos de investigación y mantenerse actualizado
Networking con comunidades y medios de IA
• Proyecto Capstone
Desarrollar y presentar un proyecto de IA/ML de inicio a fin
Énfasis en la aplicación e impacto

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Asignaturas

Ciencias de la Computación