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Inteligencia Artificial para Principiantes - Un Plan de Estudios
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| 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
Únete a la Comunidad
Qué aprenderás
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
- Casos de negocio de uso de IA en los Negocios. Considera tomar la ruta de aprendizaje Introducción a la IA para usuarios de negocio en Microsoft Learn, o Escuela de Negocios de IA, desarrollada en cooperación con INSEAD.
- Aprendizaje Automático Clásico, que está bien descrito en nuestro Plan de Estudios para Principiantes en Machine Learning.
- Aplicaciones prácticas de IA construidas usando Servicios Cognitivos. Para ello, recomendamos comenzar con los módulos de Microsoft Learn para visión, procesamiento de lenguaje natural, IA Generativa con Azure OpenAI Service y otros.
- Frameworks específicos de ML en la Nube, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, o Azure Databricks. Considera usar las rutas de aprendizaje Construye y opera soluciones de machine learning con Azure Machine Learning y Construye y opera soluciones de machine learning con Azure Databricks.
- IA Conversacional y Chat Bots. Hay una ruta de aprendizaje separada Crea soluciones de IA conversacionales, y también puedes consultar este blog para más detalles.
- Matemáticas profundas detrás del aprendizaje profundo. Para esto, recomendamos Deep Learning de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en https://www.deeplearningbook.org/.
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
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
- Hemos creado una lección de configuración para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - ¡Para educadores, también hemos creado una lección de configuración del plan de estudios!
- Cómo Ejecutar el código en VSCode o Codepace
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
- ✍️ Autor principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editor: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustradora de Sketchnotes: Tomomi Imura
- ✅ Creadora de cuestionarios: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Contribuidores principales: Evgenii Pishchik
Otros planes de estudios
¡Nuestro equipo produce otros planes de estudios! Echa un vistazo:
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Si tienes comentarios sobre el producto o errores durante la creación, visita:
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.
