IA débil vs IA fuerte

Fundamentos de Machine Learning

Inteligencia artificial, machine learning, deep learning y redes neuronales

Aprendizaje automático (Machine Learning)

Tipos de Machine Learning (Supervisado, No Supervisado, por Refuerzo)

Características definitorias de un algoritmo

Un ejemplo de las características definitorias de un algoritmo

Ampliación: Algoritmo DBSCAN

Evaluación y mejora de modelos

Aprendizaje Supervisado

Métodos de aprendizaje supervisado

Modelos de Algoritmos Supervisados

Modelos de regresión lineal

Ampliación: ¿Que es un modelo de regresión lineal?

Modelos de regresión logística

Ampliación: Regresión Logística En Python

Modelos de árboles de decisión

Ampliación: Algoritmos Machine Learning: Árboles Decisión para Data Science

Modelos de máquina de vectores de soporte

Ampliación: Máquinas de soporte vectorial en Python | Ejemplo y explicación completa |Machine Learning en Python

Aprendizaje No Supervisado

Métodos de aprendizaje no supervisado

Modelos de Algoritmos no Supervisados

K-means

Ampliación: k-means cluster paso a paso | Machine Learning para novatos

DBSCAN

Ampliación: Identifica Clusters con DBSCAN: Algoritmo paso a paso e implementación con Python

Análisis de Componentes Principales (PCA)

Ampliación: Análisis de Componentes Principales (PCA) para Reducir la Dimensionalidad de Datos usando Python

Agrupamiento Jerárquico

Ampliación: Clustering Jerárquico en Python

Comparativa de los principales algoritmos no supervisados

Cuándo utilizar unos u otros algoritmos de aprendizaje no supervisado

Cómo elegir el algoritmo adecuado supervisado o no supervisado

Aprendizaje por Refuerzo

Aprendizaje por Refuerzo: Aprendiendo a través de la interacción

Desafíos del Aprendizaje por Refuerzo

Los agentes en el aprendizaje por refuerzo

Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo

Ampliación: Q-Learning y el aprendizaje por refuerzo: Teoría y práctica con Python

Ampliación: Descenso de Gradiente. Cómo Aprenden las Redes Neuronales | Aprendizaje Profundo

Ampliación: Aprendizaje Profundo por Refuerzo (Deep Reinforcement Learning)

Modelos de lenguaje: definición y ejemplos

Definición y tipos de Modelos de Lenguaje

Ejemplos de Modelos de Lenguaje

Evolución de los modelos de lenguaje

Introducción a los modelos de lenguaje basados en transformadores

Introducción a GPT Generative Pretrained Transformer

Arquitectura y fundamentos de GPT

Preentrenamiento y Afinamiento

Configuración e Implementación de ChatGPT

Requisitos de hardware

Requisitos de software

Configuración de un entorno de desarrollo para ChatGPT

Configuración de la clave API

Probar ChatGPT

Trabajando con la API de ChatGPT

Seguridad y privacidad

Manejo de solicitudes y respuestas

Ejemplos prácticos de integraciones con aplicaciones y servicios

Modelos de lenguaje: definición y ejemplos

Definición y tipos de Modelos de Lenguaje

Ejemplos de Modelos de Lenguaje

Evolución de los modelos de lenguaje: desde los métodos basados en reglas hasta los modelos basados en datos

Introducción a los modelos de lenguaje basados en transformadores

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Modelos de procesamiento del lenguaje natural

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Técnicas clave del procesamiento de texto

Ampliación: Bag of Words TFIDF Clasificación de texto

Los Transformadores y el procesamiento del lenguaje natural

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Modelos de procesamiento del lenguaje natural

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Modelos de procesamiento del lenguaje natural

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Personalización y afinación de ChatGPT

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Superalineación en la Superinteligencia (I)

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