Dominaré la IA y el aprendizaje automático con diversión, disfrutarás todas las sesiones.

Algoritmos de aprendizaje automático:

• Aprendizaje supervisado: regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte (SVM).
• Aprendizaje no supervisado: agrupamiento K-Means, DBSCAN y análisis de componentes principales (PCA).
• Métodos de ensamblaje: bosques aleatorios, gradient boosting (XGBoost, LightGBM).

Conceptos básicos de deep learning:

• Introducción a redes neuronales, CNN, RNN y LSTM.
• Construye modelos de deep learning usando TensorFlow/Keras.

Conceptos de inteligencia artificial:

• Aprendizaje por refuerzo (Q-Learning, Deep Q-Networks).
• Procesamiento de lenguaje natural (PLN): clasificación de textos, análisis de sentimientos y chatbots.
• Visión por computadora: clasificación de imágenes y detección de objetos