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CAPITULADO
Curso de Inteligencia Artificial (IA):
Fundamentos y Aplicaciones
Capítulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
•Historia de la IA.
•Definiciones y conceptos clave.
•Diferencias entre IA débil y fuerte.
•Campos de aplicación de la IA.
Capítulo 2: Fundamentos Matemáticos y Estadísticos
•Álgebra lineal aplicada a IA.
•Cálculo diferencial básico.
•Probabilidades y estadística.
•Introducción a optimización.
Capítulo 3: Aprendizaje Supervisado
•Definición y características.
•Algoritmos básicos: regresión lineal y logística.
•Clasificadores comunes: k-NN, Naive Bayes, SVM.
•Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score.
Capítulo 4: Aprendizaje No Supervisado
•Diferencias con el aprendizaje supervisado.
•Algoritmos de clustering: K-means, DBSCAN.
•Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE.
•Aplicaciones y casos de uso.Capítulo
5: Redes Neuronales Artificiales
•Concepto de neurona artificial.
•Perceptrón y capas neuronales.
•Funciones de activación.
•Forward y backward propagation.
Capítulo 6: Deep Learning (Aprendizaje Profundo)
•Introducción a redes profundas.
•Redes neuronales convolucionales (CNN).
•Redes neuronales recurrentes (RNN).•
Aplicaciones en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.
Capítulo 7: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
•Fundamentos del procesamiento de texto.
•Modelos de lenguaje y embeddings (Word2Vec, GloVe).
•Chatbots y asistentes virtuales.•Modelos avanzados: transformers y GPT.
Capítulo 8: Refuerzo de Aprendizaje (Reinforcement Learning)
•Definición y diferencias con otros tipos de aprendizaje.
•Elementos clave: agente, entorno, recompensas.
•Algoritmos de aprendizaje por refuerzo (Q-learning, Deep Q-Networks).
•Casos prácticos y simulaciones.
Capítulo 9: IA Explicable y Ética en IA
•Importancia de la IA explicable.•Desafíos y peligros del sesgo en IA.
•Principios éticos en el desarrollo y uso de IA.
•Regulaciones y marcos legales.
Capítulo 10: Aplicaciones de IA en la Industria
•IA en salud, finanzas, marketing y más.
•Automatización y robótica.
•Sistemas de recomendación.
•Casos de estudio en el mundo real.
Capítulo 11: Herramientas y Plataformas para Desarrollar IA
•Introducción a frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
•Plataformas en la nube para IA (Google AI, AWS, Azure AI).
•Entrenamiento y despliegue de modelos de IA.
•Proyectos prácticos.
Capítulo 12: Proyectos Finales y Tendencias Futuras
•Desarrollar un proyecto completo de IA.•
Exploración de nuevas fronteras en IA: AGI, IA cuántica.•Tendencias en investigación y aplicaciones emergentes.
