Inteligencia Artificial

Curriculum de Inteligencia Artificial

1. Fundamentos de Matemáticas y Estadística

• Álgebra Lineal: Vectores, matrices, sistemas de ecuaciones lineales, descomposición en valores propios.
• Cálculo: Derivadas, integrales, gradientes, optimización.
• Probabilidad y Estadística: Distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, modelos probabilísticos.
• Teoría de la Información: Entropía, codificación, compresión.

2. Programación y Fundamentos Computacionales

• Lenguajes de Programación: Python (y posiblemente R o MATLAB).
• Estructuras de Datos y Algoritmos: Listas, árboles, grafos, algoritmos de búsqueda y ordenación.
• Bases de Datos: SQL, NoSQL, consultas de datos para entrenamiento de modelos.
• Introducción a la Complejidad Computacional: Teoría P y NP, conceptos de complejidad en algoritmos.

3. Fundamentos de Inteligencia Artificial

• Introducción a la IA: Historia, aplicaciones, ética y impacto.
• Agentes Inteligentes: Sistemas autónomos, percepción, toma de decisiones.
• Búsqueda y Optimización: Algoritmos de búsqueda, heurísticas, búsqueda A*.
• Lógica y Razonamiento: Lógica proposicional, lógica de primer orden.

4. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

• Fundamentos de Aprendizaje Supervisado: Regresión lineal, árboles de decisión, SVM.
• Aprendizaje No Supervisado: Clustering (k-means, jerárquico), reducción de dimensionalidad (PCA).
• Evaluación de Modelos: Métricas de desempeño, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros.
• Redes Neuronales Básicas: Perceptrón, redes multicapa, retropropagación.

5. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

• Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Aplicaciones en visión por computadora, detección de objetos.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Procesamiento de secuencias, series temporales, LSTM.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Modelos generativos, aplicaciones en generación de datos sintéticos.
• Transformadores y NLP: Modelos basados en atención, BERT, GPT.

6. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

• Representación de Textos: TF-IDF, Word2Vec, embeddings.
• Modelos de Lenguaje: RNNs para NLP, transformadores, BERT, GPT.
• Análisis de Sentimiento y Clasificación de Textos: Aplicaciones en redes sociales, chatbots.
• Traducción Automática y Generación de Lenguaje Natural.

7. Visión por Computadora

• Detección de Objetos y Segmentación de Imágenes: YOLO, Mask R-CNN.
• Reconocimiento Facial y Procesamiento de Imágenes Médicas.
• Análisis de Videos y Visión en Tiempo Real.

8. Robótica y Sistemas Embebidos en IA

• Percepción en Robótica: Sensores, visión, y percepción.
• Planificación y Control: Planificación de trayectorias, control PID.
• Aprendizaje por Refuerzo en Robótica.

9. Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning)

• Fundamentos de Aprendizaje por Refuerzo: Agentes, recompensas, funciones de valor.
• Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo: Q-learning, SARSA, Deep Q-Networks (DQN).
• Aprendizaje por Refuerzo Profundo: Policy Gradient, Proximal Policy Optimization (PPO).

10. Ética y Sociedad en la Inteligencia Artificial

• Ética en IA: Sesgos en los datos, transparencia, privacidad.
• Impacto Social y Económico: Efectos en el mercado laboral, políticas de IA.
• Regulación de IA: Legislación y marcos normativos, IA responsable.

11. Proyecto Final en IA

• Aplicación Práctica: Desarrollo de un proyecto que combine varias técnicas de IA.
• Evaluación y Optimización: Evaluar el desempeño del sistema.
• Presentación: Documentación y exposición del proyecto.

Recomendaciones Adicionales

• Herramientas: Familiarizarse con herramientas como TensorFlow, PyTorch, Keras y Jupyter Notebooks.
• Kaggle y Competencias: Participar en competencias para aplicar y fortalecer habilidades prácticas.
• Lecturas y Recursos: Libros como «Deep Learning» de Ian Goodfellow y otros recursos de Stanford, MIT o Coursera.

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Este currículo se puede ajustar para diferentes niveles de profundidad o áreas específicas de interés en IA.