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El camino de la IA


  • Fundamentos de programación – Python es el lenguaje mas usado
  • Matemáticas básicas – Álgebra, probabilidad, estadística y cálculo.
  • Machine Learning – Modelos, algoritmos, evaluación.
  • Deep Learning – Redes neuronales, frameworks como TensorFlow o PyTorch.
  • IA generativa y LLMs – Usar y ajustar modelos como GPT.
  • Ética y seguridad – Implicaciones sociales, sesgos y regulaciones.

¿Qué es Python y para qué se usa? Guía para principiantes



¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación informático que se utiliza a menudo para crear sitios web y software, automatizar tareas y realizar análisis de datos. Python es un lenguaje de propósito general, lo que significa que se puede utilizar para crear una variedad de programas diferentes y no está especializado en ningún problema específico

Que puedes hacer con python?


  • Análisis de datos y aprendizaje automático
  • Desarrollo web
  • Automatización o scripting
  • Pruebas y prototipos de software
  • Tareas cotidianas

Machine learning con python

El aprendizaje automático (Machine Learning) con Python se ha convertido en una combinación poderosa para desarrollar sistemas inteligentes. Python, con su sintaxis clara y bibliotecas especializadas, facilita la creación de modelos que aprenden de los datos. Esta combinación permite a las máquinas analizar datos, identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones, sin programación explícita.

¿Por qué Python para Machine Learning?




  • Sintaxis sencilla: – Python es conocido por su legibilidad, lo que facilita el aprendizaje y la implementación de algoritmos de ML.
  • Amplia gama de bibliotecas: – Bibliotecas como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y Keras ofrecen herramientas para la manipulación de datos, modelado y entrenamiento de modelos de ML.
  • Comunidad activa: – Una gran comunidad de desarrolladores y científicos de datos respalda a Python, lo que significa que hay abundante documentación, tutoriales y soporte disponible.
  • Flexibilidad: – Python se puede utilizar en diversas plataformas y para diferentes tipos de proyectos de ML, desde investigación hasta aplicaciones empresariales. .

Conceptos clave en Machine Learning con Python:


  • Aprendizaje Supervisado: – Los modelos aprenden a partir de datos etiquetados, donde se indica la salida deseada para cada entrada. Ejemplos incluyen clasificación y regresión. .
  • Aprendizaje No Supervisado: – Los modelos aprenden de datos no etiquetados, identificando patrones y estructuras ocultas. Ejemplos incluyen clustering y reducción de dimensionalidad.
  • Aprendizaje por Refuerzo: – Los modelos aprenden a tomar decisiones en un entorno interactivo, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones. .
  • Redes Neuronales: – Modelos inspirados en el cerebro humano, capaces de aprender patrones complejos. Se utilizan en deep learning, una rama del ML.
  • Evaluación del Modelo: – Es crucial evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas para garantizar que sea preciso y generalizable.