cursoIA - FIUNA 2023

#Profesores: [Diego Stalder] [Enrique Paiva]

Repositorio GitHub.

OBJETIVO GENERAL:

• Formar profesionales capaces de aplicar de algoritmos basado en aprendizaje de máquina para resolver problemas de las ciencias y la ingeniería.

OBJETIVOS ESPECIFICOS

• Desarrollar los conceptos teóricos para la implementación de algoritmos de IA. • Explicar cómo se comparan las redes neuronales (profundas y de otro tipo) con otros modelos de aprendizaje automático. • Determinar cuándo una red neuronal profunda o un algoritmo inteligente sería una buena opción para un problema en particular. • Aplicar los métodos y algoritmos para resolver problemas y desafíos de la ciencia e ingeniería. • Demostrar su comprensión a través de un proyecto final cargado en GitHub.

Contenido

| Clase 0

• Introducción a Python, Curso rápido, Listas, Tuplas, Diccionarios, zip. Manejo de archivos: CSV, texto, Imágenes. Funciones, Lambdas

| Clase 1

• Introducción a la Inteligencia Artificial: Aprendizaje de máquina y Aprendizaje Profundo. Tipos de Aprendizaje de máquina. Desafíos. Testeo y Validación. Herramientas y ejemplos: Colab, Vscode

• Parte 2 :Python para el Aprendizaje de Máquina: Introducción a Numpy, Pandas y Sklearn.

| **Clase 2**

• Parte 1: Visión general de un sistema inteligente:Preparación de los datos, Selección y entrenamiento de modelos, Ajuste fino del modelo.
• Parte 2: Preprocesamiento: Codificación de variables Categóricas. Agrupamientos, Apply

| **Clase 3**

• Parte 1: Regresiones:Regresión lineal: Ecuación Normal. Gradiente Descendente. Regresiones polinomiales. Curvas de aprendizaje. Regularización Clasificación Binaria: Regresiones Logística.Entrenamiento y función de costo. Regresión Softmax
• Parte 2: Ejercicios de ejemplo en Python utilizando el Colab y Sklearn Implementación de clasificadores binarios con Numpy y Sklearn

| **Clase 4**

• Parte 1: SVD, PCA y EigenFaces
• Parte 2: Ejercicios de ejemplo en Python utilizando el Colab y Sklearn Descomposición en valores singulares y análisis de componentes principales

| **Clase 5**

• Parte 1: Redes Neuronales,Neuronas biológicas a artificiales, Perceptrón/ Perceptrón Multicapa, Entrenamiento, Ajuste fino de los hiperparámetros de las redes neuronales
• Parte 2: Introducción al TensorFlow y Keras, Guardar/cargar pesos, Early Stopping y Extracción de pesos. Ejemplos

| **Clase 6**

• Examen

| **Clase 7**

• Redes Convolucionales

| **Clase 8**

• Redes Recurrentes

| **Clase 9**

• Redes GAN

| **Clase 10**

• Aprendizaje por Refuerzo

| **Clase 11**

• Clustering y Algoritmos Genéticos