Inteligencia Artificial y Machine Learning: Introducción al aprendizaje automático y su aplicación en proyectos innovadores.

1.1. Inteligencia Artificial (IA)

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1.2. Tipos de IA - Según sus posibilidades

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1.3. Historia de la IA

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1.3 Historia de la IA

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1.3 Historia de la IA

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1.4. Aplicaciones

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Avisos Foro

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2.1. Machine Learning

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2.1. Historia de Machine Learning

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2.3. Aplicaciones

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3.1. Salud y Medicina

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3.2. Automóviles y Transporte

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3.3. Banca y Finanzas

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3.4. Atención al cliente

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3.5. Marketing y Publicidad

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3.6. Agricultura

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4.1 Introducción a los algoritmos básicos

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4.2 Regresión lineal: predicción de valores continuos

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4.3 Clasificación: KNN y árboles de decisión

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4.4 Agrupamiento: K-means

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4.5 Ventajas y limitaciones de cada enfoque

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4.6 Ejercicios prácticos

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5.1 Métricas de evaluación

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5.2 Evitar sobreajuste y subajuste

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5.3 Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros

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6.1 Introducción a Python

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6.2 Uso de bibliotecas populares

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6.3 Ejercicios prácticos en notebooks interactivos

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7.1 Implementación de un modelo de predicción

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7.2 Resolución de problemas reales

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7.3 Presentación de proyectos innovadores

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Nueva Lección 8.1 El futuro de la inteligencia artificial

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8.2 Desafíos éticos

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8.3 Buenas prácticas

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2.1. ¿Qué es Machine Learning (ML)?

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2.2. ¿Qué es Deep Learning (DL)?

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2.3. Comparación clara entre IA, ML y DL

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