Inteligencia Artificial y Data Science: Innovación y Análisis con ML

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial y al Machine Learning

• Conceptualización de la Inteligencia Artificial: Descubre qué es la IA y cómo está transformando el mundo.
• Fundamentos del Machine Learning: Aprende los principios básicos que impulsan el ML.
• MLOps: Integración y despliegue de modelos: Domina el arte de llevar tus modelos a producción.
• Python para Ciencia de Datos: Sumérgete en el lenguaje esencial para el análisis de datos.

Módulo 2: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

• Introducción al aprendizaje supervisado: Construye modelos predictivos con datos etiquetados.
• Árboles de decisión: Utiliza algoritmos de clasificación y regresión.
• Regresión: Predice valores continuos con precisión.
• Evaluación de modelos: Mide el rendimiento de tus modelos y optimízalos.
• Introducción al aprendizaje no supervisado: Descubre patrones ocultos en datos sin etiquetas.
• Clustering: Agrupa datos similares para obtener información valiosa.

Módulo 3: Deep Learning

• Introducción a las redes neuronales: Explora la arquitectura fundamental del Deep Learning.
• Tipos de arquitecturas: Conoce las diferentes estructuras de redes neuronales.
• Entrenamiento: Aprende a entrenar modelos de Deep Learning de manera efectiva.