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Programación en Python para IA

Transversal
Competencias Digitales

Academia IA

Duración

10h

PRESENTACIÓN

El Curso de Programación en Python para IA ofrece una formación completa para aprender a programar en Python con un enfoque en inteligencia artificial y aprendizaje automático. A través de sus unidades didácticas, el alumno dominará desde los fundamentos de Python, la manipulación y visualización de datos hasta la creación y entrenamiento de modelos de IA utilizando bibliotecas como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y TensorFlow/Keras.

Objetivos

  • Conocer la sintaxis y estructuras básicas de Python para desarrollar scripts eficientes.

  • Manipular y procesar datos con Pandas y NumPy para aplicaciones de IA.

  • Visualizar información mediante Matplotlib y Seaborn para análisis exploratorio.

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático y sus principales algoritmos.

  • Crear, entrenar y evaluar modelos de clasificación, regresión y clustering.

  • Introducirse en el desarrollo de redes neuronales y aplicaciones prácticas en reconocimiento de imágenes y texto.

  • Aplicar buenas prácticas de programación y preprocesamiento de datos para proyectos de IA.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE PYTHON PARA IA Python: sintaxis y estructuras básicas Tipos de datos y estructuras de control Funciones, módulos y paquetes Manejo de errores y depuración Uso de bibliotecas esenciales: NumPy y Pandas Lectura y procesamiento de datos (CSV, JSON, etc.) UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROGRAMACIÓN CIENTÍFICA Y MANIPULACIÓN DE DATOS Manipulación avanzada de datos con Pandas Visualización con Matplotlib y Seaborn Álgebra lineal y operaciones matriciales con NumPy Preprocesamiento de datos para IA Introducción a Scikit-learn y flujos de trabajo en ML Dividir datos: entrenamiento, validación y prueba UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LA IA CON PYTHON Fundamentos del aprendizaje automático Clasificación, regresión y clustering con Scikit-learn Introducción a redes neuronales con TensorFlow/Keras Creación y entrenamiento de modelos básicos Evaluación de modelos: métricas y validación cruzada Aplicaciones prácticas: reconocimiento de imágenes y texto
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