Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

Resumen

Descubra los fundamentos de la IA y el ML, desde los algoritmos básicos hasta las aplicaciones en el mundo real en diferentes industrias, mientras explora las tendencias futuras y los desafíos clave en la tecnología moderna.

Programa de estudio

• Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
Definición y significancia de la IA y el AA
Contexto histórico y evolución
• Conceptos Fundamentales de la IA
Comprensión de la inteligencia y representación del conocimiento
Resolución de problemas en IA
Algoritmos de búsqueda y optimización
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo
Componentes clave: conjuntos de datos, características, entrenamiento y evaluación
• Algoritmos Fundamentales
Regresión lineal y regresión logística
Árboles de decisión y bosques aleatorios
Máquinas de soporte vectorial
Redes neuronales y fundamentos del aprendizaje profundo
• Manejo y Preprocesamiento de Datos
Limpieza y transformación de datos
Selección y diseño de características
• Evaluación y Validación de Modelos
Comprensión del sobreajuste y el subajuste
Técnicas de validación cruzada
Métricas de rendimiento
• IA y AA en Aplicaciones del Mundo Real
IA en salud, finanzas y sistemas automatizados
Estudios de caso de implementaciones exitosas
• Desafíos y Consideraciones Éticas
Sesgos en los modelos de IA y AA
Problemas de privacidad y seguridad
IA ética e innovación responsable
• Tendencias Futuras en IA y AA
Tecnologías y paradigmas emergentes
El impacto de la IA en la sociedad y la fuerza laboral
El papel de la IA en tecnologías de próxima generación
• Sesión Práctica: Construcción de un Modelo de AA Simple
Preparación de un conjunto de datos
Implementación de un modelo básico de aprendizaje automático
Interpretación de resultados y mejora del rendimiento del modelo
• Conclusión y Recursos para Aprendizaje Adicional
Resumen de conceptos clave
Lecturas sugeridas y recursos en línea para aprendizaje extendido

Asignaturas

Ciencia de datos