Introducción a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Resumen

Explora los conceptos básicos de la IA y el ML, sus aplicaciones prácticas y su potencial futuro en esta introducción amigable para principiantes a la innovación tecnológica moderna.

Programa de estudio

• Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición e historia de la IA
Componentes clave de la IA
Diferenciación de la IA de Machine Learning
• Fundamentos de Machine Learning
Definición e historia del ML
Tipos de Machine Learning: Supervisado, No Supervisado, Reforzamiento
Algoritmos clave y sus aplicaciones
• Preprocesamiento y Visualización de Datos
Importancia de los datos en ML
Técnicas para limpieza y transformación de datos
Introducción a herramientas de visualización de datos
• Aprendizaje Supervisado
Conceptos de regresión y clasificación
Resumen de algoritmos comunes: Regresión Lineal, Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
Métricas de evaluación para el aprendizaje supervisado
• Aprendizaje No Supervisado
Introducción a la agrupación y asociación
Algoritmos: K-Means, Agrupación Jerárquica
Técnicas de reducción de dimensionalidad: PCA y t-SNE
• Redes Neuronales y Deep Learning
Comprensión de las redes neuronales
Introducción a los frameworks de Deep Learning: TensorFlow y PyTorch
Fundamentos de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
• Aprendizaje por Reforzamiento
Conceptos y ejemplos
Procesos de Decisión de Markov (MDPs)
Introducción al aprendizaje Q y Redes Neuronales Q (DQNs)
• IA en la Práctica
Aplicaciones del mundo real de la IA y el ML
Estudios de caso en varias industrias: salud, finanzas y sistemas autónomos
Consideraciones éticas y seguridad en la IA
• Tendencias Futuras en IA y ML
Tecnologías emergentes y áreas de investigación
Impacto de la IA en la sociedad y mercados laborales
Innovaciones en sostenibilidad y IA
• Resumen del Curso y Aprendizaje Adicional
Recapitulación de conceptos clave
Recursos para educación continua
Comunidades y redes en línea para profesionales de IA

Asignaturas

Ciencia de Datos