Resumen
Domina los fundamentos esenciales de aprendizaje automático necesarios para la ingeniería de IA en esta guía completa de 35 minutos que cubre técnicas de ML, aprendizaje profundo, redes neuronales y aprendizaje por refuerzo.
Programa de estudio
-
- Introducción al Aprendizaje Automático
-- Visión General del Aprendizaje Automático y su Importancia en la IA
-- Conceptos Clave: Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y de Refuerzo
- Aprendizaje Supervisado
-- Fundamentos de Regresión y Clasificación
-- Algoritmos Comunes: Regresión Lineal, Regresión Logística, Árboles de Decisión
-- Métricas de Evaluación: Precisión, Exactitud, Recuerdo, Puntaje F1
- Aprendizaje No Supervisado
-- Técnicas de Agrupamiento
-- Reducción de Dimensionalidad
-- Aplicaciones y Casos de Uso
- Introducción al Aprendizaje Profundo
-- Comprendiendo Redes Neuronales
-- Funciones de Activación y Capas
-- Arquitectura: Redes Neuronales de Alimentación Directa
- Conceptos Avanzados de Aprendizaje Profundo
-- Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para Procesamiento de Imágenes
-- Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) para Datos Secuenciales
- Fundamentos del Aprendizaje de Refuerzo
-- Conceptos de Agentes, Acciones, Recompensas y Entornos
-- Q-Learning y Gradientes de Políticas
- Conclusión
-- Integración de Técnicas de Aprendizaje Automático en la Ingeniería de IA
-- Tendencias Futuras en el Aprendizaje Automático y la IA
Enseñado por
Etiquetas
