Inteligencia artificial
( 24 Módulos )

módulo #1
Introducción a la inteligencia artificial
Explorando la definición, historia y aplicaciones de la IA

módulo #2
Fundamentos del aprendizaje automático
Comprender el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo

módulo #3
Matemáticas para la IA
Álgebra lineal, cálculo y probabilidad para aplicaciones de IA

módulo #4
Python para IA
Introducción a la programación en Python para IA y ciencia de datos

módulo #5
Preprocesamiento y visualización de datos
Limpieza, transformación y visualización de datos para aplicaciones de IA

módulo #6
Aprendizaje supervisado
Creación de modelos de regresión y clasificación con scikit-learn

módulo #7
Aprendizaje no supervisado
Agrupamiento, reducción de dimensionalidad y estimación de densidad

módulo #8
Aprendizaje por refuerzo
Introducción a los procesos de decisión de Markov y al aprendizaje Q

módulo #9
Fundamentos del aprendizaje profundo
Introducción a las redes neuronales, perceptrones y retropropagación

módulo #10
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Procesamiento de imágenes y detección de objetos con CNN

módulo #11
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Datos de secuencias y modelos de lenguaje con RNN y LSTM

módulo #12
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Preprocesamiento de texto, tokenización y modelado del lenguaje

módulo #13
Visión por computadora
Clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación

módulo #14
Robótica y sistemas de control
Introducción a la robótica, sistemas de control y procesamiento de sensores.

módulo #15
Ética y sesgo en la IA
Comprender y abordar los sesgos en los sistemas de IA

módulo #16
Aplicaciones de la IA en la industria
Explorando aplicaciones de IA en atención médica, finanzas y marketing

módulo #17
Inteligencia artificial para el bien social
Uso de la IA para generar impacto social y sostenibilidad ambiental

módulo #18
Arquitecturas de redes neuronales
Explorando arquitecturas de redes neuronales avanzadas

módulo #19
Modelos generativos
Introducción a las GAN, VAE y modelos generativos

módulo #20
Transferencia de aprendizaje y puesta a punto
Uso de modelos preentrenados para un desarrollo eficiente de la IA

módulo #21
Inteligencia artificial para la previsión de series temporales
Uso de IA para la predicción de series temporales y la detección de anomalías

módulo #22
Inteligencia artificial para sistemas de recomendación
Creación de sistemas de recomendación personalizados con IA

módulo #23
Desarrollo de proyectos de IA
Desarrollar un proyecto de IA del mundo real desde cero

módulo #24
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Inteligencia Artificial

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