Fundamentos de IA
Elige qué quieres aprender y abre un recurso para probarlo.
| Recurso | Categoría | Formato | Creación |
|---|---|---|---|
| Tipos de aprendizaje automático Conoce las distintas formas en que aprende una IA. | Preparación de datos | Infografía | |
| Media, mediana y otras medidas Compara la media, la media móvil, la mediana y la desviación típica. | Preparación de datos | Ejemplo | |
| Varianza y desviación típica Compara datos parecidos con distinta dispersión. | Preparación de datos | Ejemplo | |
| Diagrama de caja y bigotes Explora cuartiles, mediana y valores atípicos con tus propios datos. | Preparación de datos | Laboratorio | |
| Regresión: predecir un número Ajusta una recta para estimar el precio de una vivienda. | Aprendizaje supervisado | Ejemplo | |
| Clasificación: elegir una categoría Prueba cómo se decide si un mensaje es spam. | Aprendizaje supervisado | Ejemplo | |
| Clasificador de residuos Etiqueta imágenes, entrena el modelo y revisa sus fallos. | Aprendizaje supervisado | Laboratorio | |
| Agrupamiento: encontrar grupos Agrupa puntos según lo parecidos que son. | Aprendizaje no supervisado | Ejemplo | |
| Detección de anomalías Encuentra una galleta de tamaño fuera de lo normal. | Aprendizaje no supervisado | Ejemplo | |
| Neurona M-P: ¿voy al cine? Cambia las condiciones y observa qué decide la neurona. | Redes neuronales | Ejemplo | |
| Cómo entiende la IA tus erratas Prueba cómo influyen las palabras y el contexto. | LLM · Modelos de lenguaje | Laboratorio | |
| Salvaguardas de IA Ajusta un filtro y observa qué deja pasar y qué bloquea. | LLM · Modelos de lenguaje | Laboratorio | |
| Perceptrón paso a paso Sigue el entrenamiento de AND y observa cómo cambian los pesos. | Redes neuronales | Ejemplo | |
| Binarización interactiva Convierte medidas en bits y compara codificaciones y umbrales. | Redes neuronales | Laboratorio | |
| Perceptrón multicapa paso a paso Sigue el aprendizaje de XOR con una capa oculta y retropropagación. | Redes neuronales | Laboratorio |
de IA
Qué puedes aprender en Fundamentos
Guías de aprendizaje automático y estadística: regresión, clasificación, agrupamiento, anomalías, media, mediana y dispersión.
Consulta el resumen, el alcance y las fuentes de cada recurso antes de trasladar sus ejemplos a un proyecto real.