Ingeniería en IA: De Principiante a Experto en Inteligencia Artificial

What you will learn:

Desarrolla modelos de IA con Python, TensorFlow y PyTorch para resolver problemas reales.
Preprocesa, limpia y analiza datos complejos para garantizar la calidad de los modelos.
Entrena, evalúa y optimiza modelos de aprendizaje automático para regresión, clasificación y agrupamiento.
Diseña e implementa redes neuronales (CNNs y RNNs) para aplicaciones avanzadas de IA.
Aplica técnicas de PLN para analizar, interpretar y generar texto.
Utiliza el aprendizaje por transferencia para adaptar modelos preentrenados a nuevas tareas.
Despliega modelos de IA utilizando APIs escalables y Docker.
Supervisa el rendimiento de los modelos de IA y establece flujos de trabajo de reentrenamiento.
Resuelve desafíos empresariales con enfoques impulsados por IA.
Crea proyectos de IA completos, desde la concepción hasta el mantenimiento.

Description

¡Domina la Inteligencia Artificial de la A a la Z! Este curso intensivo te guiará desde los fundamentos de la programación en Python hasta el desarrollo y despliegue de soluciones de IA escalables. Aprenderás a construir, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNNs) y recurrentes (RNNs), utilizando frameworks como TensorFlow, PyTorch y Hugging Face.

A través de proyectos del mundo real, consolidarás tu comprensión práctica de la IA, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el análisis de datos y la ingeniería de características. El programa está cuidadosamente diseñado para que, independientemente de tu nivel de experiencia, adquieras las habilidades necesarias para convertirte en un ingeniero de IA altamente capacitado.

No solo aprenderás la teoría, sino que te sumergirás en la práctica, construyendo modelos de IA para solucionar problemas concretos. Obtendrás una sólida base en matemáticas para el aprendizaje automático, estadística y probabilidad. Este curso es tu hoja de ruta para convertirte en un experto en IA, abriendo puertas a una carrera emocionante y demandada.

Inscríbete ahora y comienza tu viaje hacia el dominio de la Inteligencia Artificial.

Curriculum

Introducción al curso

Esta sección inicial te presenta la masterclass y los recursos disponibles, incluyendo presentaciones y archivos de código esenciales para el desarrollo del curso. Se cubre una introducción general a la inteligencia artificial y a lo que se espera obtener del curso. Esta introducción te ayudará a prepararte para la siguiente etapa del aprendizaje.

Semana 1: Fundamentos de programación en Python

Domina la base de la programación en Python. Desde la configuración del entorno de desarrollo hasta el trabajo con estructuras de datos complejas (listas, tuplas, diccionarios, conjuntos), aprenderás a manipular cadenas de texto y gestionar archivos eficientemente. Se incluyen prácticas diarias para reforzar tu aprendizaje, culminando en un proyecto final que pondrá a prueba tus nuevas habilidades.

Semana 2: Fundamentos de la Ciencia de Datos

Adquiere las habilidades fundamentales de la ciencia de datos. Aprenderás a utilizar NumPy y Pandas para el análisis y manipulación de datos, desde la computación numérica básica hasta la limpieza, preparación, agregación y visualización de datos con Matplotlib y Seaborn. La semana culmina con un proyecto de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) para poner en práctica lo aprendido.

Semana 3: Matemáticas para el Aprendizaje Automático

Esta sección cubre los fundamentos matemáticos esenciales para el aprendizaje automático. Explorarás el álgebra lineal, cálculo (derivadas e integrales), teoría de la probabilidad y estadística descriptiva. Aprenderás a aplicar estos conceptos en un mini proyecto de regresión lineal, desarrollando una base sólida para entender los algoritmos de IA.

Semana 4: Probabilidad y Estadística para el Aprendizaje Automático

Profundiza en la probabilidad y la estadística, cruciales para comprender e interpretar los resultados de los modelos de aprendizaje automático. Aprenderás sobre variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, pruebas de hipótesis y análisis de regresión. Un proyecto de análisis estadístico con datos del mundo real te permitirá aplicar tus conocimientos.

Semana 5: Introducción al Aprendizaje Automático

Comienza tu viaje en el aprendizaje automático con los fundamentos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Aprenderás sobre modelos de regresión, clasificación, regresión logística y el algoritmo k-NN. La evaluación de modelos y la validación cruzada son clave para este módulo, culminando con un mini proyecto de aprendizaje supervisado.

Semana 6: Ingeniería de características y evaluación de modelos

Esta semana se centra en la ingeniería de características, un aspecto crítico para el éxito de los modelos de IA. Aprenderás sobre escalado de datos, codificación de variables categóricas, selección de características y técnicas de evaluación de modelos, incluyendo validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.

Semana 7: Algoritmos avanzados de aprendizaje automático

Explora algoritmos avanzados de aprendizaje automático, como el aprendizaje en conjunto (ensemble learning), Bagging, Random Forests, Boosting, XGBoost, LightGBM y CatBoost. Aprenderás a manejar conjuntos de datos desequilibrados y a comparar diferentes modelos en un proyecto práctico.

Semana 8: Ajuste y optimización de modelos

Aprende a ajustar y optimizar tus modelos de aprendizaje automático para lograr el mejor rendimiento posible. Cubrirás la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria, la optimización bayesiana, las técnicas de regularización y la validación cruzada. El proyecto final te permitirá construir y ajustar un modelo completo.

Semana 9: Fundamentos de redes neuronales y aprendizaje profundo

Introduce el mundo del aprendizaje profundo y las redes neuronales. Aprenderás sobre propagación hacia adelante, funciones de activación, funciones de pérdida, retropropagación, descenso de gradiente y construcción de redes neuronales con TensorFlow y PyTorch. Un proyecto de clasificación de imágenes con CIFAR-10 te permitirá aplicar lo aprendido.

Semana 10: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)

Profundiza en las CNNs, una arquitectura poderosa para el procesamiento de imágenes. Aprenderás sobre capas convolucionales, capas de agrupamiento, construcción de arquitecturas CNN con Keras y PyTorch, regularización, aumento de datos y clasificación de imágenes en Fashion MNIST o CIFAR-10.

Semana 11: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Modelado de Secuencias

Aprende sobre RNNs y el modelado de secuencias, ideales para el procesamiento de datos secuenciales como texto y series temporales. Cubrirás LSTM, GRUs, preprocesamiento de texto, modelos secuencia a secuencia y un proyecto de generación de texto o análisis de sentimientos.

Semana 12: Transformers y mecanismos de atención

Explora la arquitectura de Transformers y los mecanismos de atención, esenciales en el PLN actual. Aprenderás sobre auto-atención, atención multicanal, codificación posicional, Transformers preentrenados (BERT y GPT), y un proyecto de resumen de texto o traducción.

Semana 13: Aprendizaje por transferencia y ajuste fino (Fine-Tuning)

Domina el aprendizaje por transferencia y el ajuste fino para acelerar el desarrollo de modelos de IA. Aprenderás a aplicar estas técnicas en visión por computadora y PLN, y a adaptar modelos preentrenados a nuevas tareas con un proyecto práctico.

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