Algoritmos de IA y Machine Learning: De los Fundamentos a los LLMs

Comprender cómo funcionan realmente la inteligencia artificial y el machine learning ya no es solo para científicos investigadores. Navegar por el panorama de los algoritmos modernos, desde la regresión clásica hasta los modelos de lenguaje generativo, es esencial para resolver desafíos empresariales complejos. Este curso basado en texto te guía a través de los paradigmas centrales de la IA y el machine learning, ayudándote a pasar de ser un principiante curioso a un profesional seguro. Obtendrás una comprensión conceptual clara de cómo los algoritmos aprenden de los datos y cómo aplicar estas técnicas a escenarios del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias fundamentales entre el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. - Explorar las redes neuronales de aprendizaje profundo y cómo potencian la visión por computadora moderna y el procesamiento del lenguaje natural. - Analizar la arquitectura de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pre-entrenados y los principios básicos de ingeniería de prompts. - Aprender la mecánica de la generación aumentada por recuperación (RAG) y las bases de datos vectoriales para mejorar las aplicaciones de IA. - Evaluar las fortalezas, limitaciones y consideraciones éticas de diferentes modelos de ML para la toma de decisiones empresariales. El curso comienza con terminología fundamental y conceptos básicos antes de pasar a desgloses prácticos de algoritmos y flujos de trabajo modernos de IA generativa. A través de explicaciones escritas y fragmentos de código ilustrativos, construirás un marco sólido para elegir el enfoque de IA adecuado para cualquier problema. Este curso está diseñado completamente para principiantes, sin necesidad de conocimientos previos en matemáticas avanzadas o ciencia de datos. Comienza a leer hoy mismo para desmitificar la inteligencia artificial y construir una base sólida en machine learning.