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Inteligencia Artificial para Principiantes - Un Currículo
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| AI Para Principiantes - Sketchnote por @girlie_mac |
Explora el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones. Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo está diseñado para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, además de ética en IA.
🌐 Soporte Multilingüe
Disponible a través de GitHub Action (Automatizado y Siempre Actualizado)
Francés | Español | Alemán | Ruso | Árabe | Persa (Farsi) | Urdu | Chino (Simplificado) | Chino (Tradicional, Macao) | Chino (Tradicional, Hong Kong) | Chino (Tradicional, Taiwán) | Japonés | Coreano | Hindi | Bengalí | Maratí | Nepalí | Panyabí (Gurmukhi) | Portugués (Portugal) | Portugués (Brasil) | Italiano | Polaco | Turco | Griego | Tailandés | Sueco | Danés | Noruego | Finlandés | Holandés | Hebreo | Vietnamita | Indonesio | Malayo | Tagalo (Filipino) | Suajili | Húngaro | Checo | Eslovaco | Rumano | Búlgaro | Serbio (Cirílico) | Croata | Esloveno | Ucraniano | Birmano (Myanmar)
Si deseas que se admitan idiomas adicionales, consulta la lista aquí
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Lo que aprenderás
En este currículo, aprenderás:
- Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el enfoque simbólico "tradicional" con Representación del Conocimiento y razonamiento (GOFAI).
- Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo, que son el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes utilizando código en dos de los marcos más populares: TensorFlow y PyTorch.
- Arquitecturas Neuronales para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes, aunque puede que no incluyamos lo más avanzado.
- Enfoques menos populares de IA, como Algoritmos Genéticos y Sistemas Multi-Agente.
Lo que no cubriremos en este currículo:
Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn
- Casos de negocio sobre el uso de IA en los negocios. Considera tomar el camino de aprendizaje Introducción a la IA para usuarios empresariales en Microsoft Learn, o AI Business School, desarrollado en cooperación con INSEAD.
- Aprendizaje Automático Clásico, que está bien descrito en nuestro Currículo de Aprendizaje Automático para Principiantes.
- Aplicaciones prácticas de IA construidas utilizando Servicios Cognitivos. Para esto, recomendamos comenzar con los módulos de Microsoft Learn para visión, procesamiento de lenguaje natural, IA Generativa con Azure OpenAI Service y otros.
- Marcos específicos de ML en la nube, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, o Azure Databricks. Considera usar los caminos de aprendizaje Construir y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning y Construir y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Databricks.
- IA Conversacional y Chat Bots. Hay un camino de aprendizaje separado Crear soluciones de IA conversacional, y también puedes consultar esta publicación de 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 sencilla a los temas de IA en la nube, puedes considerar tomar el camino de aprendizaje Comienza con inteligencia artificial en Azure.
Contenido
Cada lección contiene
- Material de lectura previa
- Jupyter Notebooks ejecutables, que suelen ser específicos para el framework (PyTorch o TensorFlow). El notebook ejecutable también incluye mucho material teórico, por lo que para entender el tema necesitas revisar 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 prácticos rápidos, revisa nuestros Ejemplos para Principiantes. Estos incluyen:
- 🌟 Hola Mundo 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 de Texto - Analiza texto positivo/negativo
Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a entender conceptos de IA antes de sumergirte en el currículo completo.
📚 Configuración del Currículo Completo
- Hemos creado una lección de configuración para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una lección de configuración de currículo.
- Cómo Ejecutar el código en VSCode o Codepace
Sigue estos pasos:
Haz un Fork del 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 más adelante.
Conoce a otros estudiantes
Únete a nuestro servidor oficial de Discord de IA para conocer y conectar con otros estudiantes que están tomando este curso y obtener apoyo.
Si tienes comentarios sobre el producto o preguntas mientras desarrollas, 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 las lecciones. La aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta
quiz-app. Se están localizando gradualmente.
Se busca ayuda
¿Tienes sugerencias o encontraste errores de ortografía o código? Crea un issue o un pull request.
Agradecimientos especiales
- ✍️ Autor principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editora: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustradora de sketchnotes: Tomomi Imura
- ✅ Creadora de cuestionarios: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Contribuyentes principales: Evgenii Pishchik
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- Dominando GitHub Copilot para Desarrolladores de C#/.NET
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Descargo de responsabilidad:
Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Si bien nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que surjan del uso de esta traducción.