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Inteligencia Artificial para Principiantes - Un Plan de Estudios

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
AI Para Principiantes - Sketchnote por @girlie_mac

¡Explora el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) con nuestro plan de estudios de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El plan es amigable para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como ética en IA.

🌐 Soporte Multilingüe

Soportado mediante GitHub Action (Automatizado y Siempre Actualizado)

Árabe | Bengalí | Búlgaro | Birmano (Myanmar) | Chino (Simplificado) | Chino (Tradicional, Hong Kong) | Chino (Tradicional, Macau) | Chino (Tradicional, Taiwán) | Croata | Checo | Danés | Neerlandés | Estonio | Finlandés | Francés | Alemán | Griego | Hebreo | Hindi | Húngaro | Indonesio | Italiano | Japonés | Kannada | Coreano | Lituano | Malayo | Malayalam | Maratí | Nepalí | Pidgin Nigeriano | Noruego | Persa (Farsi) | Polaco | Portugués (Brasil) | Portugués (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumano | Ruso | Serbio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Español | Swahili | Sueco | Tagalo (Filipino) | Tamil | Telugu | Tailandés | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita

¿Prefieres Clonar Localmente?

Este repositorio incluye más de 50 traducciones, lo cual incrementa significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin traducciones, usa sparse checkout:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Esto te brinda todo lo que necesitas para completar el curso con una descarga mucho más rápida.

Si deseas que se soporten más idiomas de traducción, están listados aquí

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Qué aprenderás

Mapa mental del curso

En este plan de estudios aprenderás:

  • Diferentes enfoques de Inteligencia Artificial, incluyendo el "buen y viejo" enfoque simbólico con Representación del Conocimiento y razonamiento (GOFAI).
  • Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo, que están en el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes usando código en dos de los frameworks más populares: TensorFlow y PyTorch.
  • Arquitecturas Neuronales para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes aunque puede que falten algunos de última generación.
  • Enfoques menos populares de IA, como Algoritmos Genéticos y Sistemas Multiagente.

Lo que no cubriremos en este plan de estudios:

Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn

Para una introducción suave a los temas de IA en la Nube puedes considerar tomar la ruta de aprendizaje Comienza con inteligencia artificial en Azure.

Contenido

Enlace de la Lección PyTorch/Keras/TensorFlow Laboratorio
0 Configuración del Curso Configura tu entorno de desarrollo
I Introducción a la IA
01 Introducción e Historia de la IA - -
II IA Simbólica
02 Representación del Conocimiento y Sistemas Expertos Sistemas Expertos / Ontología /Grafo Conceptual
III Introducción a las Redes Neuronales
03 Perceptrón Notebook Lab
04 Perceptrón multicapa y creación de nuestro propio framework Notebook Lab
05 Introducción a frameworks (PyTorch/TensorFlow) y sobreajuste PyTorch / Keras / TensorFlow Lab
IV Visión por Computadora PyTorch / TensorFlow Explora Visión por Computadora en Microsoft Azure
06 Introducción a Visión por Computadora. OpenCV Notebook Lab
07 Redes Neuronales Convolucionales & Arquitecturas CNN PyTorch /TensorFlow Lab
08 Redes preentrenadas y aprendizaje por transferencia y Trucos de entrenamiento PyTorch / TensorFlow Lab
09 Autoencoders y VAEs PyTorch / TensorFlow
10 Redes Generativas Antagónicas y Transferencia de estilo artístico PyTorch / TensorFlow
11 Detección de objetos TensorFlow Lab
12 Segmentación semántica. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Procesamiento del Lenguaje Natural PyTorch /TensorFlow Explora Procesamiento del Lenguaje Natural en Microsoft Azure
13 Representación de texto. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Incrustaciones de palabras semánticas. Word2Vec y GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modelado de lenguaje. Entrenando tus propias incrustaciones PyTorch / TensorFlow Lab
16 Redes Neuronales Recurrentes PyTorch / TensorFlow
17 Redes Recurrentes Generativas PyTorch / TensorFlow Lab
18 Transformers. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Reconocimiento de Entidades Nombradas TensorFlow Lab
20 Modelos de Lenguaje Grandes, Programación por indicios y Tareas Few-Shot PyTorch
VI Otras Técnicas de IA
21 Algoritmos Genéticos Notebook
22 Aprendizaje por Refuerzo Profundo PyTorch /TensorFlow Lab
23 Sistemas Multi-Agente
VII Ética en IA
24 Ética en IA y IA Responsable Microsoft Learn: Principios de IA Responsable
IX Extras
25 Redes multimodales, CLIP y VQGAN Notebook

Cada lección contiene

  • Material de lectura previa
  • Jupyter Notebooks ejecutables, que a menudo son específicos para el framework (PyTorch o TensorFlow). El notebook ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema es necesario repasar al menos una versión del notebook (ya sea PyTorch o TensorFlow).
  • Laboratorios disponibles para algunos temas, que te dan la oportunidad de aplicar el material aprendido a un problema específico.
  • Algunas secciones contienen enlaces a módulos de MS Learn que cubren temas relacionados.

Comenzando

🎯 ¿Nuevo en IA? ¡Empieza aquí!

Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos rápidos y prácticos, ¡consulta nuestros Ejemplos amigables para principiantes! Estos incluyen:

  • 🌟 Hola Mundo de IA - Tu primer programa de IA (reconocimiento de patrones)
  • 🧠 Red Neuronal Simple - Construye una red neuronal desde cero
  • 🖼️ Clasificador de imágenes - Clasifica imágenes con comentarios detallados
  • 💬 Sentimiento del Texto - Analiza texto positivo/negativo

Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a entender conceptos de IA antes de profundizar en el plan completo de estudios.

📚 Configuración del plan completo

Sigue estos pasos:

Bifurca el repositorio: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.

Clona el repositorio: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

No olvides darle una estrella (🌟) a este repositorio para encontrarlo más fácilmente después.

Conoce a otros estudiantes

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Si tienes comentarios sobre el producto o preguntas mientras construyes, visita nuestro Foro de Desarrolladores de Azure AI Foundry

Cuestionarios

Una nota sobre los cuestionarios: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o En línea Aquí. Están vinculados desde dentro de las lecciones; la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta quiz-app. Están siendo localizados gradualmente.

Se requiere ayuda

¿Tienes sugerencias o encontraste errores ortográficos o en el código? Abre un issue o crea un pull request.

Agradecimientos especiales

Otros planes de estudios

¡Nuestro equipo produce otros planes de estudios! Echa un vistazo:

LangChain

LangChain4j para principiantes LangChain.js para principiantes


Azure / Edge / MCP / Agentes

AZD para principiantes Edge AI para principiantes MCP para principiantes Agentes de IA para principiantes


Serie de IA generativa

IA generativa para principiantes IA generativa (.NET) IA generativa (Java) IA generativa (JavaScript)


Aprendizaje principal

ML para principiantes Ciencia de datos para principiantes IA para principiantes Ciberseguridad para principiantes Desarrollo web para principiantes IoT para principiantes Desarrollo XR para principiantes


Serie Copilot

Copilot para programación en pareja con IA Copilot para C#/.NET Aventura Copilot

Obtener ayuda

Si te atascas o tienes alguna pregunta sobre cómo crear aplicaciones de IA. Únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.

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Descargo de responsabilidad: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas derivadas del uso de esta traducción.