Desarrollo de aplicaciones inteligentes con IA y ML

Introducción a la IA y el 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 ML.

Modelos de aprendizaje automático

• 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 (CNNs).
• Redes neuronales recurrentes (RNNs).

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

• Procesamiento de texto y extracción de características.
• Análisis de sentimientos y clasificación de texto.
• Modelos de lenguaje y chatbots.

Visión por computador

• Fundamentos del procesamiento de imágenes.
• Detección de objetos y clasificación de imágenes.
• Temas avanzados en visión por computador.

Implementación y escalabilidad

• Estrategias de implementación de aplicaciones de IA.
• Escalabilidad 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 sobre 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