AI Study Jam: Introducción a la Inteligencia Artificial con Python

¡Bienvenidos al repositorio oficial del AI Study Jam! Este espacio contiene todo el material didáctico necesario para iniciarte en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial utilizando Python.

🚀 Acerca del Study Jam

Este Study Jam está diseñado para principiantes que ya tienen conocimientos básicos de programación y desean adentrarse en el campo de la Inteligencia Artificial. A través de sesiones prácticas y ejemplos concretos, aprenderás los fundamentos de la IA y comenzarás a desarrollar tus propios modelos.

📋 Prerequisitos

• Conocimientos básicos de programación
• Python instalado (recomendamos Python 3.8+)
• Entusiasmo por aprender sobre IA

🛠️ Instalación

Para comenzar, clona este repositorio:

git clone https://github.com/holasoymalva/AI-Study-Jam.git
cd AI-Study-Jam

Instala las dependencias necesarias:

pip install -r requirements.txt

📚 Contenido del Study Jam

Módulo 1: Fundamentos de IA

• Introducción a la Inteligencia Artificial
• Tipos de Aprendizaje Automático
• Preparación del entorno de trabajo

Módulo 2: Manipulación de Datos con Python

• Introducción a NumPy
• Manejo de datos con Pandas
• Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn

Módulo 3: Aprendizaje Supervisado (En desarrollo)

• [Regresión Lineal]
• Regresión Logística
• Árboles de Decisión
• Evaluación de Modelos

Módulo 4: Aprendizaje No Supervisado (En desarrollo)

• Clustering con K-Means
• PCA: Análisis de Componentes Principales
• Casos prácticos

Módulo 5: Introducción a las Redes Neuronales (En desarrollo)

• Fundamentos de Redes Neuronales
• Implementación con TensorFlow/Keras
• Proyecto: Clasificación de imágenes

🧪 Proyectos Prácticos (En desarrollo)

En la carpeta /proyectos encontrarás una serie de proyectos prácticos para aplicar lo aprendido:

1. Predicción de precios de viviendas
2. Clasificación de correos (spam/no spam)
3. Segmentación de clientes
4. Reconocimiento de dígitos escritos a mano

📊 Datasets

Los datasets necesarios para los ejercicios y proyectos se encuentran en la carpeta /datasets. Para conjuntos de datos más grandes, proporcionamos enlaces para su descarga.

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas mejorar este material didáctico:

1. Haz un fork del repositorio
2. Crea una nueva rama (git checkout -b mejora-modulo2)
3. Realiza tus cambios y haz commit (git commit -m 'Agrega ejemplos al módulo 2')
4. Sube tus cambios (git push origin mejora-modulo2)
5. Abre un Pull Request

📝 Notas de las Sesiones

Después de cada sesión del Study Jam, publicaremos notas y recursos adicionales en la carpeta /notas.

📜 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

📞 Contacto

Si tienes preguntas o sugerencias, no dudes en:

• Abrir un issue en este repositorio
• Contactar a @holasoymalva

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Feliz aprendizaje y ¡bienvenido al fascinante mundo de la Inteligencia Artificial!