Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Teoría y Algoritmos

La inteligencia artificial impulsa la tecnología moderna, pero dominarla realmente requiere una comprensión profunda de los principios matemáticos y algorítmicos subyacentes.Este curso proporciona el marco conceptual que necesita para ir más allá del simple uso de la herramienta. Al final de este curso, podrá articular claramente las diferencias entre los enfoques básicos de IA, comprender la mecánica de varios modelos de aprendizaje y analizar cómo los datos y la lógica impulsan el comportamiento inteligente en sistemas complejos. Lo que aprenderás: * Comprender la terminología básica, la historia y las principales ramas de la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y el Aprendiceo Profundo. * Dominar los principios fundamentales de los algoritmos clásicos, incluyendo árboles de decisión, agrupamiento y modelos de regresión. * Aprender la base teórica de las redes neuronales modernas, incluyendo conceptos como las funciones de activación y la arquitectura básica de transformadores. * Aplicar conceptos de preprocesamiento de datos, ingeniería de características y evaluación del rendimiento del modelo utilizando métricas clave. * Comprender la importancia crítica de la explicabilidad del modelo, la equidad y las consideraciones éticas en el diseño del sistema de IA. Comenzamos con las definiciones fundamentales y avanzamos metódicamente a través de los paradigmas clásicos de aprendizaje automático antes de explorar la mecánica teórica del aprendizaje profundo moderno y sus implicaciones.El contenido enfatiza la comprensión de la lectura y la aplicación de los conocimientos teóricos a través del ejercicio escrito. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en IA o matemáticas avanzadas.Si tienes curiosidad por el "cómo" y "por qué" detrás de los sistemas inteligentes, este es el punto de partida perfecto. Comience a construir su conocimiento fundamental de la teoría de la IA hoy.