IA: FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Angel Luis Aldana
Este curso básico de inteligencia artificial (IA) te ayudará a comprender los conceptos y fundamentos principales de esta disciplina en auge. Está diseñado para enseñar los conceptos clave, metodologías y aplicaciones de la IA en diversas áreas. Este curso es ideal tanto para principiantes como para aquellos con conocimientos básicos en programación que quieran adentrarse en el mundo de la IA.
El CURSO “AI: FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL” te proporcionará una comprensión fundamental de los algoritmos y las tecnologías que permiten a las máquinas "pensar" y tomar decisiones de manera similar a los humanos. Te introducirá a una variedad de técnicas, desde el aprendizaje automático hasta las redes neuronales, con el objetivo de equiparte para desarrollar soluciones basadas en IA que se puedan aplicar en sectores como la robótica, la salud, el análisis de datos y más.
AGENDA ORIENTATIVA DE CONTENIDOS DEL CURSO
1. Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición y objetivos de la IA.
Historia de la IA y su evolución.
Diferencias entre IA débil y fuerte.
Aplicaciones de la IA en la vida diaria (asistentes virtuales, sistemas de recomendación,etc.).
2. Conceptos Básicos de Machine Learning (Aprendizaje Automático)
Machine Learning: concepto y tipos (supervisado, no supervisado y reforzado).
Diferencia entre Machine Learning y Programación Tradicional.
Ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning.
Principales algoritmos de aprendizaje automático (regresión lineal, k-means, árboles de decisión).
3. Redes Neuronales Artificiales
¿Qué son y cómo funcionan las redes neuronales?
Conceptos de neuronas, capas y pesos.
Ejemplos prácticos de redes neuronales en acción.
Introducción a las redes neuronales profundas (Deep Learning).
4. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
¿Qué es el PLN y cómo ayuda a las máquinas a entender el lenguaje humano?
Técnicas comunes como análisis de sentimientos y traducción automática.
Aplicaciones del PLN (chatbots, asistentes virtuales, etc.).
5. Visión por Computador
¿Qué es la visión por computador?
Reconocimiento de imágenes y procesamiento de vídeo.
Redes neuronales convolucionales (CNN) para la visión.
6. Algoritmos de Búsqueda y Resolución de Problemas
Búsqueda en grafos (BFS, DFS).
Algoritmos heurísticos como A*.
Resolución de problemas con IA.
7. Ética y Responsabilidad en IA
Impacto social de la IA.
Desafíos éticos y morales (sesgos en los algoritmos, privacidad, toma de decisiones automatizada).
Regulación y control del desarrollo de IA.
8. Herramientas y Lenguajes de Programación para IA
CHATGPT y similares.
Introducción a lenguajes de programación comunes en IA: Python (bibliotecas como TensorFlow, Keras, Scikit-learn).
Plataformas de desarrollo y herramientas como Jupyter Notebooks, Google Colab.
Ejemplos de pequeños proyectos para poner en práctica los conceptos aprendidos.
En el mismo momento que finalices este curso, recibiras un diploma acreditativo:
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