![Easy Learning with [ES] Desarrollo IA y Python: Megaclase con 300+ Proyectos](https://img-c.udemycdn.com/course/750x422/6608623_246f.jpg)
Development > Data Science
63 h
£14.99 Free for 2 days
Máster en Inteligencia Artificial con Python: 300+ Proyectos
What you will learn:
- Desarrolla habilidades en programación Python para IA.
- Construye y despliega modelos de Machine Learning.
- Crea aplicaciones de Deep Learning con TensorFlow y PyTorch.
- Domina técnicas de procesamiento de datos y visualización.
- Desarrolla Chatbots, sistemas de recomendación y más.
- Optimiza modelos de IA y evalúa su rendimiento.
- Aplica técnicas de Visión Artificial con OpenCV.
- Utiliza métodos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
- Implementa técnicas de aprendizaje por refuerzo.
- Comprende y aplica los aspectos éticos de la IA.
Description
¡Conviértete en un experto en IA! Este Bootcamp de Inteligencia Artificial y Python te guiará desde cero hasta la creación de 300+ proyectos reales. No necesitas experiencia previa en programación. Aprenderás Python, Machine Learning, Deep Learning, Ciencia de Datos, Visión Artificial, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), creación de Chatbots y desarrollo de Apps con IA.
El programa abarca todos los aspectos clave: desde los fundamentos de la programación en Python hasta técnicas avanzadas de Deep Learning, incluyendo el uso de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, y OpenCV. Construirás modelos predictivos, sistemas de recomendación, analizadores de sentimiento y automatizarás procesos. El curso incluye un enfoque práctico con proyectos reales que te permitirán aplicar tus conocimientos a casos concretos, robusteciendo tu currículum y preparándote para una exitosa carrera en el campo de la IA.
Dominarás el preprocesamiento de datos, la visualización, la construcción de modelos, su evaluación y optimización. Aprenderás sobre la ética en la IA y las estrategias de despliegue. A través de una estructura modular y progresiva, irás construyendo tu conocimiento hasta convertirte en un desarrollador de IA competente, listo para asumir proyectos desafiantes. No esperes más para impulsar tu carrera con este programa intensivo y altamente práctico.
Este curso no sólo te enseñará teoría, sino que te proporcionará la experiencia práctica que necesitas para destacar. Únete a nuestra comunidad de aprendizaje y comienza a construir tu futuro en la industria de la Inteligencia Artificial.
Curriculum
Semana 1: Fundamentos de programación en Python
Esta semana sienta las bases para tu viaje en el mundo de la IA. Comenzarás con una introducción a Python, configuración del entorno de desarrollo y control de flujo. Luego, profundizarás en funciones, módulos y estructuras de datos como listas, tuplas, diccionarios y conjuntos. Dominarás el manejo de cadenas de texto y archivos, culminando con la creación de tu primer proyecto en Python para consolidar lo aprendido.
Semana 2: Fundamentos de la Ciencia de Datos
Aquí te sumergirás en el mundo de la ciencia de datos. Aprenderás a utilizar NumPy para la computación numérica y Pandas para la manipulación de datos. Te enfocarás en la limpieza y preparación de datos, la agregación y agrupamiento, y la visualización de datos con Matplotlib y Seaborn. El proyecto final de esta semana te permitirá poner en práctica todo lo aprendido realizando un Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
Semana 3: Matemáticas para el Aprendizaje Automático
Esta semana cubre los conceptos matemáticos esenciales para entender el aprendizaje automático. Se explorarán los fundamentos y conceptos avanzados de álgebra lineal, cálculo (derivadas e integrales), teoría de probabilidad y estadística descriptiva. Un mini proyecto de regresión lineal desde cero te ayudará a consolidar los conocimientos teóricos.
Semana 4: Probabilidad y Estadística para el Aprendizaje Automático
Profundiza en la teoría de probabilidad y variables aleatorias, distribuciones de probabilidad y estadística inferencial, incluyendo estimación, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, análisis de correlación y regresión. Culmina con un proyecto de análisis estadístico aplicado a datos del mundo real.
Semana 5: Introducción al Aprendizaje Automático
Comenzarás con los fundamentos del aprendizaje automático y su terminología. Luego, explorarás el aprendizaje supervisado y modelos de regresión, incluyendo la regresión polinómica y la regularización. Aprenderás sobre clasificación y regresión logística, evaluación de modelos y validación cruzada, finalizando con un mini proyecto de aprendizaje supervisado.
Semana 6: Ingeniería de características y evaluación de modelos
En esta semana dominarás la ingeniería de características, incluyendo escalado, normalización, codificación de variables categóricas, y técnicas de selección de características. Además, profundizarás en las técnicas de evaluación de modelos, validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
Semana 7: Algoritmos avanzados de aprendizaje automático
Explorarás algoritmos de aprendizaje en conjunto (ensemble learning), incluyendo Bagging, Random Forests, Boosting, XGBoost, LightGBM y CatBoost. Aprenderás a manejar datos desequilibrados y a comparar diferentes modelos en datos reales a través de un proyecto integrador.
Semana 8: Ajuste y optimización de modelos
Esta semana se centra en el ajuste y la optimización de modelos. Aprenderás técnicas de ajuste de hiperparámetros (Grid Search, Random Search, Optimización Bayesiana), regularización, validación cruzada y el uso de GridSearchCV y RandomizedSearch. Culmina con un proyecto donde construirás y ajustarás un modelo final.
Semana 9: Fundamentos de redes neuronales y aprendizaje profundo
Introducción al aprendizaje profundo y las redes neuronales, incluyendo la propagación hacia adelante, funciones de activación, funciones de pérdida, retropropagación, descenso de gradiente y técnicas de optimización. Construirás redes neuronales con TensorFlow y Keras, y con PyTorch. Un proyecto de clasificación de imágenes en CIFAR-10 pone a prueba tus conocimientos.
Semana 10: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Te enfocarás en las CNNs, sus capas convolucionales y de agrupamiento (pooling), la construcción de arquitecturas CNN con Keras y TensorFlow, y con PyTorch, regularización y aumento de datos. Culminarás con un proyecto de clasificación de imágenes en Fashion MNIST o CIFAR-10.
Semana 11: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Modelado de Secuencias
Aprenderás sobre el modelado de secuencias y las RNNs, su arquitectura, retropropagación (BPTT), LSTMs, GRUs, preprocesamiento de texto, representaciones de palabras (word embeddings), modelos de secuencia a secuencia. El proyecto final implica generación de texto o análisis de sentimiento.
Semana 12: Transformers y mecanismos de atención
Esta semana trata sobre los mecanismos de atención, la arquitectura de Transformers, auto-atención, atención multicanal, codificación posicional y redes feed-forward. Practicarás con Transformers preentrenados (BERT, GPT) y sus variantes. El proyecto consistirá en resumen de texto o traducción.
Semana 13: Aprendizaje por transferencia y ajuste fino (Fine-Tuning)
Aprenderás sobre el aprendizaje por transferencia, sus aplicaciones en visión por computadora y PLN, técnicas de ajuste fino y adaptación al dominio. Culmina con un proyecto de ajuste fino para una tarea específica.
Semana 1: Fundamentos de Python
Un repaso exhaustivo de los fundamentos de Python a través de ejemplos prácticos. Desde la impresión básica hasta el manejo de estructuras de datos y la creación de funciones, este módulo proporciona una base sólida para el resto del curso.
Semana 2: Python Intermedio
Se profundiza en temas intermedios de Python, incluyendo el manejo de diccionarios, tuplas, conjuntos, manejo de excepciones y la creación de módulos. Los proyectos prácticos refuerzan el aprendizaje.
Semana 3: Trabajando con Datos
Esta semana se centra en la lectura y escritura de diferentes tipos de archivos (CSV, JSON), la introducción a las APIs, el web scraping y el manejo de fechas y horas.
Semana 4: Programación Orientada a Objetos (POO)
Aprende los principios de la POO en Python, incluyendo clases, objetos, herencia, polimorfismo y encapsulación. El proyecto final integra todos los conceptos aprendidos.
Semana 5: Interfaces Gráficas (GUI)
Desarrolla interfaces gráficas con Tkinter, aprendiendo a manejar botones, eventos, campos de entrada y widgets avanzados. El proyecto final integra todo lo aprendido.
Semana 6: Desarrollo Web con Python
Introducción al desarrollo web con Flask, incluyendo rutas, plantillas, formularios, integración con bases de datos y APIs REST. Culmina con un proyecto de creación de una aplicación web completa.
Semana 7: Fundamentos de Ciencia de Datos
Repasa los fundamentos de ciencia de datos utilizando NumPy, Pandas y Matplotlib para análisis y visualización de datos. Un proyecto integrador te permitirá consolidar tus conocimientos.
Días 50–80: Proyectos
Una extensa colección de proyectos de dificultad creciente, que abarcan desde proyectos intermedios en Python hasta proyectos avanzados de IA y Machine Learning, utilizando las técnicas aprendidas a lo largo del curso. Estos proyectos proporcionan una experiencia práctica inigualable.
Algoritmos de Machine Learning en Python
Una descripción general de varios algoritmos de Machine Learning, incluyendo regresión lineal, regresión logística, KNN, SVM, árboles de decisión, bosques aleatorios, boosting, Naive Bayes, agrupamiento (K-Means, jerárquico, DBSCAN, GMM), reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE), autoencoders, aprendizaje por refuerzo (Q-learning, DQN, Policy Gradient), detección de anomalías (One-Class SVM, Bosques de aislamiento), y redes neuronales (CNNs, RNNs, LSTMs, Transformers).
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