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Fundamentos de IA: explorando algoritmos y enfoques de Machine Learning

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Fundamentos de IA: explorando algoritmos y enfoques de Machine Learning

Resumen del curso

  • Comprende los fundamentos del machine learning y sus principales enfoques
  • Aprende a preparar y manipular datos para la construcción de modelos predictivos
  • Explora algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento para el análisis de datos
  • Entiende cómo evaluar y comparar modelos utilizando métricas adecuadas
  • Aplica técnicas de validación cruzada y ajuste de hiperparámetros para la optimización de modelos
  • Diferencia métodos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • Aprende a utilizar modelos preentrenados en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural
  • Investiga el funcionamiento de las redes neuronales convolucionales y su aplicación en imágenes
  • Explora los principios del aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones basada en recompensas
  • Desarrolla pensamiento crítico sobre desafíos, limitaciones y buenas prácticas en machine learning
  • Planifica soluciones de machine learning aplicables a diferentes desafíos del mundo real

Público Objetivo

Indicada para personas que desean tener una comprensión sistémica del mundo de la inteligencia artificial, entendiendo las finalidades y aplicaciones de diferentes herramientas, plataformas, conceptos, técnicas y enfoques. Personas desarrolladoras, gestoras, liderazgos, operadoras de infraestructura y entusiastas de la tecnología en general.

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Última actualización

3/27/2026

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Explorando el Aprendizaje de Máquinas

    • Introducción
    • Aprendizaje de máquinas
    • Para saber más: modelos y aprendizaje supervisado
    • Aprendizaje supervisado - Clasificación
    • Para saber más: diferentes enfoques de aprendizaje automático
    • Personalizando portafolios
    • Métricas de Validación y Regresión
    • Para saber más: entendiendo la evaluación de modelos
    • Previniendo demandas
    • Archivo con programa del curso - Notebook de Google Colaboratory
    • Manos a la obra: construyendo un clasificador con el dataset Iris
    • Lo que aprendimos

  2. 2. Supervisando el aprendizaje

    • Clasificación o Regresión
    • Para saber más: regresión y clasificación en la práctica
    • Análisis de compromiso
    • Ajuste de hiperparámetros y selección de features
    • Para saber más: ajuste de hiperparámetros
    • Para saber más: técnicas para selección de características
    • Combinando modelos
    • Mejorando la precisión de las estimaciones
    • Para saber más: importancia de la combinación de modelos
    • Ajustando modelos de machine learning
    • Que aprendimos?

  3. 3. Aprendizaje no supervisado

    • Aprendizaje no supervisado
    • Para saber más: aplicaciones prácticas de clustering
    • Personalizando ofertas
    • Explorando algoritmos de clusterización
    • Para saber más: agrupamiento jerárquico
    • Analizando patrones de compra
    • Reducción de dimensionalidad con PCA
    • Para saber más: explorando la reducción de dimensionalidad
    • Haga lo que hicimos: Aplicando técnicas de aprendizaje no supervisado
    • Lo que aprendimos

  4. 4. Procesamiento de imágenes y de texto

    • Procesamiento de imágenes y CNN
    • Para saber más: ¿cómo se representan y procesan las imágenes?
    • Única opción
    • Probando la Visión Computacional
    • Para saber mais
    • Analizando tendencias de design
    • Procesamiento del Lenguaje Natural NLP
    • Para saber más: Transformers
    • Identificando objetos con MobileNetV2
    • Lo que aprendimos

  5. 5. Aprendizaje por refuerzo

    • Aprendizaje por Refuerzo
    • Para saber más: técnicas de aprendizaje por refuerzo
    • Estrategias de marketing
    • Estrategias de exploración
    • Para saber más: Exploración vs. Explotación
    • Exploración en la práctica
    • Desafíos del Machine Learning
    • Manos a la obra: identificando objetos con MobileNetV2
    • Referencias
    • Lo que aprendimos
    • Conclusión

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