Curso ML / AI Introductorio con Raul Lapeira y Paint

Raul Lapeira

Conoce los aspectos fundamentales del ML y las IAs modernas desde la historia de los 80, 90 hasta los GPT modernos

¿Qué aprenderás en este curso?

A entender a diferenciar lo que es ML tradicional (ejemplo: clasificacion vs clustering), de lo que es IA y diferenciar diagramas utiles de diagramas de relleno.

Bolsa.

A poder explicar los conceptos básicos de ML/AI: Modelos, entrenar, tunear (finetune), testear, inferir / predecir.

A leer los aspectos fundamentales del codigo en Python que se suele usar en Jupyter Notebook.

A entender como funcionan los modelos neuronales que se usan en IAs generativas.

Requisitos

Solo es necesario tener conocimientos informaticos básicos, un poco de Python ayuda

Descripción

Este curso ofrece una introducción clara y práctica al mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML). Su propósito es ayudar a comprender cómo funciona esta tecnología, cuáles son sus fundamentos y de qué manera se ha convertido en uno de los motores de la transformación digital actual.

Se comienza ofreciendo una visión histórica de la IA, repasando sus momentos de auge y los llamados “inviernos” que marcaron periodos de estancamiento. Con este contexto, el alumno entiende por qué los avances en datos, algoritmos y capacidad de cómputo han hecho posible el renacimiento de la disciplina a partir de 2009-2013. Posteriormente, se introducen los conceptos básicos del aprendizaje automático, explicando cómo los modelos aprenden de la información y diferenciando entre los enfoques más utilizados en la práctica: clasificacion y clustering como primer ejemplo de supervisado-no supervisado y luego sobre codigo python con sci-kit vemos un ejemplo de regresion (pero no es un curso de programación ojo).

El curso también muestra la transición de los modelos predictivos clásicos hacia la inteligencia artificial generativa, capaz de crear contenido nuevo, y explica las claves de su funcionamiento. Además, se aportan nociones sobre cómo se entrenan, tunean, evalúan y consumen los modelos en entornos reales.

Para cerrar vemos un poco de codigo con GPT 2 y explicamos como el finetuning y la integración con lang-chain, lang-graph y tecnologias parecidas permiten explotar en el negocio estas soluciones.

En conjunto, se trata de una formación breve pero completa, diseñada para ofrecer al estudiante una visión panorámica y actualizada de la IA. El formador se pega con esto en clientes reales asi que muchos de los comentarios del curso vienen de experiencias reales de proyectos.