Fundamentos de Modelos y Algoritmos de IA

La inteligencia artificial es el motor que impulsa la tecnología moderna, pero comprender cómo funciona realmente requiere captar su lógica subyacente. Este curso elimina las exageraciones para ofrecer una comprensión sólida y fundamental de los modelos y algoritmos centrales que impulsan los sistemas inteligentes. Al finalizar este curso, tendrás una profunda comprensión conceptual de las principales familias de algoritmos de IA, incluyendo la búsqueda, la optimización, los paradigmas de aprendizaje automático (machine learning) y las estructuras básicas de redes neuronales. Estarás preparado para leer literatura técnica y explorar campos especializados de la IA con confianza. Lo que aprenderás: * Conocer el contexto histórico y las definiciones fundamentales de la inteligencia artificial y los agentes inteligentes. * Comprender los algoritmos de búsqueda clásica (por ejemplo, A* y búsqueda voraz) y los problemas de satisfacción de restricciones. * Dominar los conceptos centrales de los paradigmas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. * Practicar el análisis de los fundamentos matemáticos de modelos fundamentales como los árboles de decisión y la regresión lineal. * Configurar arquitecturas básicas de redes neuronales y comprender los principios de la propagación hacia atrás (backpropagation). * Aplicar conceptos introductorios en ingeniería de prompts para interactuar eficazmente con grandes modelos de lenguaje (LLMs). * Construir un marco para evaluar el rendimiento, el sesgo y las consideraciones éticas básicas de los sistemas de IA. El material comienza con la terminología central y la teoría de agentes, avanza a través de técnicas clásicas de IA y culmina en una exploración de los fundamentos modernos del aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning). Las explicaciones escritas se combinan con ejercicios prácticos para consolidar tu comprensión de los conceptos teóricos. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en inteligencia artificial, aprendizaje automático (machine learning) o matemáticas avanzadas. Empieza a construir tu base de conocimientos esenciales en algoritmos de IA hoy mismo.