Desarrollo de Aplicaciones Inteligentes con IA y ML

Introducción a la IA y el aprendizaje automático (ML)

• Panorama 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 aprendizaje automático

Modelos de aprendizaje automático (ML)

• 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 (CNN)
• Redes neuronales recurrentes (RNN)

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

• Procesamiento de texto y extracción de características
• Análisis de sentimiento 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 escalabilidad

• 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 regulaciones de 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 para la industria

Resumen y próximos pasos