Contenidos del Curso de IA para Principiantes:
Bienvenidos !!! Pulsa en cada enlace para ver los contenidos … (este curso está en construcción, está siendo desarrollado por un grupo de estudiantes del Máster de IA aplicada)
Introducción: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
- Definición sencilla y ejemplos cotidianos (asistentes virtuales, recomendaciones en plataformas de streaming, etc.)
- Diferencia entre IA, aprendizaje automático y deep learning.
- Breve historia de la IA.
Los pilares de la IA:
- Datos: La importancia de los datos de calidad para entrenar modelos de IA.
- Algoritmos: Explicación sencilla de cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático.
- Poder de cómputo: La necesidad de hardware potente para entrenar modelos complejos.
Aplicaciones de la IA en la vida diaria:
- Visión por computadora: Reconocimiento facial, detección de objetos, etc.
- Procesamiento del lenguaje natural: Chatbots, traducción automática, análisis de sentimientos.
- Recomendaciones: Sistemas de recomendación en e-commerce, plataformas de streaming, etc.
Introducción a Python y librerías:
- Python: Por qué Python es el lenguaje más utilizado en IA.
- Librerías fundamentales: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
Primeros pasos con aprendizaje automático:
- Regresión lineal: Predecir valores numéricos.
- Clasificación: Clasificar datos en categorías.
- Clustering: Agrupar datos similares.
Proyectos prácticos sencillos:
- Crear un modelo para predecir precios de casas.
- Desarrollar un clasificador de imágenes simple.
- Crear un chatbot básico.
Consejos Adicionales para seguir este curso gratuito:
- Estudiaremos conceptos complejos utilizando analogías con situaciones cotidianas.
- Visualizaciones: utilizaremos gráficos y diagramas para representar conceptos abstractos.
- Ejemplos prácticos: con ejemplos de código sencillos y fáciles de entender.
- Ejercicios interactivos: incluye ejercicios prácticos para que los estudiantes puedan aplicar lo aprendido.
- Fomentar la experimentación: experimentaremos con diferentes parámetros y modelos.
Recursos Adicionales: Aprender IA desde cero
- Google Colaboratory: Plataforma gratuita para ejecutar código Python en la nube sin necesidad de instalar software.
- Kaggle: Plataforma para encontrar datasets y participar en competiciones de machine learning.
- Cursos en línea gratuitos: formacionprofesional.info