Esta lección proporciona una visión general de la Inteligencia Artificial, incluyendo su historia, aplicaciones y desafíos. Los estudiantes aprenderán los conceptos básicos y las principales ramas de la IA.

En esta lección, exploraremos el campo del aprendizaje automático, que es una disciplina clave dentro de la IA. Los estudiantes entenderán los diferentes tipos de aprendizaje automático y cómo se aplican en diversas áreas.

Los árboles de decisión son una técnica popular en el aprendizaje automático. En esta lección, los estudiantes aprenderán cómo construir árboles de decisión y utilizar el algoritmo ID3 para tomar decisiones basadas en datos.

Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son otra técnica poderosa en el aprendizaje automático. En esta lección, los estudiantes explorarán los fundamentos de las SVM y cómo utilizar el kernel SVM para resolver problemas de clasificación.

El aprendizaje no supervisado es una rama importante de la IA en la que los modelos se entrenan sin etiquetas. En esta lección, los estudiantes descubrirán técnicas de agrupamiento como el algoritmo K-means y la reducción de dimensionalidad mediante el análisis de componentes principales (PCA).

Las redes neuronales son una herramienta poderosa en la IA que se inspira en la estructura y función del cerebro humano. En esta lección, los estudiantes aprenderán los conceptos básicos de las redes neuronales y cómo funciona el perceptrón, el bloque de construcción fundamental de las redes neuronales.

La regla delta es un algoritmo utilizado para entrenar redes neuronales. En esta lección, los estudiantes explorarán la regla delta y cómo se aplica en el entrenamiento de perceptrones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo especializado de redes neuronales ampliamente utilizadas en el procesamiento de imágenes y visión por computadora. En esta lección, los estudiantes se sumergirán en la arquitectura de las CNN y cómo se aplican en problemas de clasificación de imágenes.

Las capas de agrupamiento son una componente esencial en las redes neuronales convolucionales. En esta lección, los estudiantes explorarán cómo se utilizan las capas de agrupamiento para reducir la dimensionalidad y extraer características relevantes en problemas de visión por computadora.