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1.1. Introducción general a la Inteligencia Artificial (IA) y a Machine
- Learning (ML).
- Definición de IA y ML.
- Paradigmas en la IA.
- Clasificación de la IA.
- Historia de la IA.
- Casos de uso en ingeniería.
- Grandes actores del mercado
1.2. Desarrollo de Proyectos IA/ML
- IA y ML en la estrategia de la empresa.
- Metodología de desarrollo de proyectos IA/ML.
- Organización de proyectos.
- Problemas detectados.
- Factores de éxito.
2. Machine Learning y redes generativas en la práctica
2.1. Conocimiento del Aprendizaje Supervisado en Machine Learning
- Introducción.
- Clasificación con Árboles de Decisión.
- Regresión con Árboles de Decisión.
- Regresión con Regresión Linea.
- Regresión con Regresión Logística.
- Regresión y Clasificación con Ensembles.
- Regresión y Clasificación con Redes Neuronales.
- Evaluación de los modelos.
- Conocimiento del Aprendizaje no Supervisado en Machine Learning.
- Clusterización.
- Detección de Anomalías.
- Descubrimiento de Asociaciones.
- Modelado de Tópicos.
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