Inteligencia artificial y aprendizaje automático
( 25 Módulos )

módulo #1
Introducción a la inteligencia artificial
Descripción general de la IA, su historia y aplicaciones

módulo #2
Fundamentos del aprendizaje automático
Introducción al aprendizaje automático, tipos y aprendizaje supervisado/no supervisado

módulo #3
Matemáticas y estadísticas para el aprendizaje automático
Álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadísticas para el aprendizaje automático

módulo #4
Python para el aprendizaje automático
Introducción a Python, NumPy, Pandas y manipulación de datos

módulo #5
Preprocesamiento de datos
Limpieza de datos, escalado de características y selección de características

módulo #6
Aprendizaje supervisado
Regresión, clasificación y métricas de evaluación de modelos

módulo #7
Regresión lineal
Regresión lineal simple y múltiple, función de costo y descenso de gradiente

módulo #8
Regresión logística
Clasificación binaria, función logística y límites de decisión

módulo #9
Árboles de decisión
Introducción a los árboles de decisión, la entropía y la ganancia de información

módulo #10
Regresión aleatoria Bosques
Aprendizaje de conjunto, bagging y bosques aleatorios

módulo #11
Máquinas de vectores de soporte
Clasificación de margen máximo, margen suave y truco de kernel

módulo #12
Aprendizaje no supervisado
Agrupamiento, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías

módulo #13
Agrupamiento de K-medias
Algoritmo de K-medias, inicialización de centroide y convergencia

módulo #14
Análisis de componentes principales
PCA, extracción de características y reducción de dimensionalidad

módulo #15
Fundamentos del aprendizaje profundo
Introducción a las redes neuronales, el perceptrón y el perceptrón multicapa

módulo #16
Redes neuronales convolucionales
CNN, capas convolucionales y clasificación de imágenes

módulo #17
Redes neuronales recurrentes
RNN, LSTM y modelado de secuencias

módulo #18
Procesamiento del lenguaje natural
Preprocesamiento de texto, tokenización e incrustaciones de palabras

módulo #19
Aprendizaje por transferencia
Modelos preentrenados, ajuste fino y zoológico de modelos

módulo #20
Evaluación y selección de modelos
Selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada

módulo #21
Manejo de conjuntos de datos desequilibrados
Técnicas de desequilibrio de clases, sobremuestreo y submuestreo

módulo #22
Implementación de modelos
Implementación de modelos, integración de API y contenedorización de Docker

módulo #23
Ética y equidad de la IA
Detección de sesgos, métricas de equidad y consideraciones éticas

módulo #24
Temas especiales en IA
Modelos generativos, mecanismos de atención e IA explicable

módulo #25
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

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