El Curso de Programación en Python para IA ofrece una formación completa para aprender a programar en Python con un enfoque en inteligencia artificial y aprendizaje automático. A través de sus unidades didácticas, el alumno dominará desde los fundamentos de Python, la manipulación y visualización de datos hasta la creación y entrenamiento de modelos de IA utilizando bibliotecas como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y TensorFlow/Keras.
Transversal
Academia IA
10 h
Programación en Python para IA
Academia IA
10 h
Presentación
Objetivos
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Conocer la sintaxis y estructuras básicas de Python para desarrollar scripts eficientes.
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Manipular y procesar datos con Pandas y NumPy para aplicaciones de IA.
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Visualizar información mediante Matplotlib y Seaborn para análisis exploratorio.
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Comprender los fundamentos del aprendizaje automático y sus principales algoritmos.
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Crear, entrenar y evaluar modelos de clasificación, regresión y clustering.
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Introducirse en el desarrollo de redes neuronales y aplicaciones prácticas en reconocimiento de imágenes y texto.
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Aplicar buenas prácticas de programación y preprocesamiento de datos para proyectos de IA.
Índice de contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE PYTHON PARA IA
Python: sintaxis y estructuras básicas
Tipos de datos y estructuras de control
Funciones, módulos y paquetes
Manejo de errores y depuración
Uso de bibliotecas esenciales: NumPy y Pandas
Lectura y procesamiento de datos (CSV, JSON, etc.)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROGRAMACIÓN CIENTÍFICA Y MANIPULACIÓN DE DATOS
Manipulación avanzada de datos con Pandas
Visualización con Matplotlib y Seaborn
Álgebra lineal y operaciones matriciales con NumPy
Preprocesamiento de datos para IA
Introducción a Scikit-learn y flujos de trabajo en ML
Dividir datos: entrenamiento, validación y prueba
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LA IA CON PYTHON
Fundamentos del aprendizaje automático
Clasificación, regresión y clustering con Scikit-learn
Introducción a redes neuronales con TensorFlow/Keras
Creación y entrenamiento de modelos básicos
Evaluación de modelos: métricas y validación cruzada
Aplicaciones prácticas: reconocimiento de imágenes y texto
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