Curso de Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquina para Movilidad

Conoce este curso de #inteligenciaartificial para la #Movilidad, impartido por Iván Razo Zapata.

Lista de reproducción: https://youtube.com/playlist?list=PLJU0Z1D-lM-yS2qDJ8qPMtz4m-oRFqtix&si=pZTauc_Z2_82Ryc0
Página web del curso: https://www.hubiq.mx/post/inteligencia-artificial-para-la-movilidad
Github:https://github.com/HUBIQmx/IAmovilidad

Temario:
1.Inteligencia artificial y #machinelearning
• Conceptos básicos.
• Aprendizaje de máquina.
• Aplicaciones.
2. Regresión líneal
• Aprendizaje supervisado.
• Ejemplos.
• Polinomios y múltiples dimensiones.
3.Regresión logística
• Aprendizaje supervisado.
• Idea general.
4. Vecinos más cercanos
• Aprendizaje supervisado.
• Clasificación.
• Comentarios finales.
• Implementación en #Python.
5. Redes neuronales artificiales
• Redes Neuronales Artificiales (RNAs).
• Perceptrón y Modelo de Neurona Simple.
• Clases no linealmente separables.
• Perceptrón mullticapa.
• MLP para clasificación.
• MLP para clasificación con imágenes.
• Aprendizaje profundo.
6. Árboles de Decisión
• Introducción.
• Ejemplos.
• Implementación en Python.
• Modelo CART.
• Random forest.
• Métodos de ensamble.
7. Feature Engineering (Ingeniería de características)
• Introducción.
• Implementación en Python.
• Bag of words.
• Bag of n-grams.
• Term frequency–Inverse document frequency.
8. Evaluación de modelos
• Error y evaluación.
• Estimar el error.
• Métricas para la medición del error.
• Curvas de precisión y recall.
• Curvas ROC y AUC.
9. Aprendizaje no supervisado
• Introducción.
• Agrupamiento.
• K medias.
• Expectation Maximization.
• Agrupamientos por densidad.
• DBSCAN.
• Algortimo Apriori.

Este curso es parte del proyecto Plataforma de Innovación Abierta para el Desarrollo de Capacidades Tecnológicas desarrollado por HUBIQ Energía e Innovación Tecnológica en colaboración con el CICATA/Instituto Politécnico Nacional y LiCore AC y financiado por la iniciativa #EngineeringX de la Royal Academy of Engineering y Lloyd’s Register Foundation.

Para conocer más puede visitar la página: https://www.hubiq.mx/proyectos