Construyendo Intelligent Applications con IA y ML

Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático (ML)

• Visión general de los conceptos de IA y ML
• Recolección y preprocesamiento de datos
• Introducción a Python para IA

Análisis y Visualización de Datos

• Análisis exploratorio de datos
• Técnicas de visualización de datos
• Fundamentos estadísticos para el ML

Modelos de Aprendizaje Automático

• Algoritmos de aprendizaje supervisado
• Algoritmos de aprendizaje no supervisado
• Evaluación y selección de modelos

Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales

• Fundamentos de las redes neuronales
• Redes neuronales convolucionales (CNNs)
• Redes neuronales recurrentes (RNNs)

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

• Procesamiento de texto y extracción de características
• Análisis de sentimientos y clasificación de texto
• Modelos de lenguaje y chatbots

Visión por Computadora

• Fundamentos del procesamiento de imágenes
• Detección de objetos y clasificación de imágenes
• Temas avanzados en visión por computadora

Implementación y Escalado

• Estrategias de implementación de aplicaciones de IA
• Escalado de aplicaciones de IA
• Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA

Ética y Futuro de la IA

• Consideraciones éticas en la IA
• Políticas y regulación de la IA
• Tendencias futuras en IA y ML

Proyecto de Laboratorio

• Desarrollo de una aplicación inteligente a pequeña escala
• Trabajo con conjuntos de datos del mundo real
• Colaboración en un proyecto grupal para resolver un problema relevante de la industria

Resumen y Próximos Pasos