Curso Inteligencia Artíficial para Humanos

Preparado por:

• PhD(c) Alejandro J. Alvarez-Socorro
• PhD(c) Tomás Vera

Contenido del curso

• Motivación.
• Herramientas básicas de análisis de datos y machine learning para empresarios.
  • Caso de estudio: el negocio del vino.
• Modelos Lineales
  • Caso de estudio: el negocio de los vienes raíces.
• Aprendizaje Automático (Machine Learning)
  • Paradigmas de Aprendizaje.
  • Agrupamiento de datos para descubrir patrones.
  • Algoritmo de k-means (o k-medios).
  • Aplicación: Descrubrir perfiles de clientes.
• Clasificadores.
• Algoritmo Naïve Bayes (o Bayes Ingenuo).
• Clasificación con un conjunto de datos sintético.
• Redes Neuronales tipo perceptrón.
• Aprendizaje reforzado.
  • Aplicaciones del aprendizaje reforzado.

Laboratorios:

1. Análisis Exploratorio de Datos: un primer approach a la industria del vino.
2. Regresión lineal: predicción del valor de una propiedad (vienes raíces).
3. Clustering o Agrupamiento: Descubriendo patrones en los datos con el algoritmo k-means.
4. Clasificación con Naïve Bayes: El poder de las probabilidades.
5. Redes Neuronales tipo perceptron.

Referencias

[1] G. Luger, Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Fifth Edition, 2005.

[2] H. Billhardt, A. Fernández Gil, S. Ossowski, Inteligencia Artificial: Ejercicios Resueltos, Editorial Universitaria Ramón Areces, 2015.

[3] J. Kelleher and B. Tierney, Data Science, Essential Knowledge Series, MIT Press, 2018.