Curso online de Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning bonificado

💻 Software

• Python 3.13 (gratuito, python.org) — instala también pip.
• Jupyter Notebook o JupyterLab (gratuito, incluido con Anaconda) — entorno recomendado para practicar.
• Anaconda Distribution (gratuito) — incluye NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib y Jupyter en un solo instalador.
• Google Colab (gratuito con cuenta Google) — alternativa 100% en navegador, sin instalar nada. Suficiente para todos los ejercicios del curso.
• VS Code (gratuito) con extensión Python — opcional si prefieres un editor más completo.
• Librerías clave: scikit-learn, numpy, pandas, matplotlib, tensorflow o keras — todas gratuitas, instalables con pip install.

?️ Hardware

• PC o portátil de los últimos 6 años con 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendado para entrenar modelos localmente sin esperas).
• Procesador de doble núcleo o superior — cualquier CPU moderna es suficiente.
• No necesitas GPU para este curso: los ejercicios están diseñados para CPU estándar. Si usas Google Colab, dispones de GPU gratuita en la nube cuando la necesites.
• 5 GB de espacio libre en disco para Anaconda y datasets de práctica.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google (gratuita) — para usar Google Colab sin instalar nada.
• Cuenta Kaggle (gratuita) — para descargar datasets reales de práctica.
• Cuenta GitHub (gratuita) — recomendada para guardar y versionar tu código.

📚 Conocimientos previos

• Matemáticas de bachillerato: operaciones con fracciones, conceptos básicos de estadística (media, desviación típica).
• No se requiere experiencia previa en Python ni en IA — el curso parte desde cero en programación.
• Curiosidad por los datos y ganas de experimentar con código: eso es todo.

En este curso trabajas con datos reales y construyes modelos funcionales desde el primer bloque. Estos son los proyectos principales que desarrollarás:

1. Análisis exploratorio de un dataset de ventas — Usas Pandas y Matplotlib para limpiar, transformar y visualizar datos de una empresa ficticia. Caso de uso: identificar tendencias de ventas y detectar anomalías antes de modelar.
2. Predictor de precios de vivienda con regresión lineal — Entrenas tu primer modelo supervisado con Scikit-learn sobre un dataset público de inmuebles. Caso de uso: estimar el precio de un piso en función de superficie, habitaciones y ubicación.
3. Clasificador de clientes con árbol de decisión — Segmentas clientes de una cartera bancaria en perfiles de riesgo. Caso de uso: automatizar la aprobación preliminar de préstamos en una pyme.
4. Agrupación de artículos de e-commerce con K-means — Aplicas clustering no supervisado para descubrir categorías naturales en un catálogo de productos. Caso de uso: mejorar la navegación y las recomendaciones de una tienda online.
5. Red neuronal para clasificación de imágenes — Construyes una CNN sencilla con Keras que distingue entre categorías de imágenes (dígitos escritos a mano). Caso de uso: base para sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
6. Análisis de sentimiento en reseñas de productos — Aplicas técnicas básicas de NLP para clasificar automáticamente opiniones como positivas o negativas. Caso de uso: monitorizar la reputación de un producto en plataformas de venta.

Estos son los errores más frecuentes que cometen los estudiantes de IA y Machine Learning en sus primeros pasos. Identifícalos antes de caer en ellos:

• Saltarse el preprocesamiento y lanzar el modelo directamente — Un modelo entrenado con datos sucios o sin normalizar dará resultados inútiles. Limpia siempre antes de modelar.
• Usar todos los datos para entrenar y ninguno para evaluar — Si no separas un conjunto de test antes de entrenar, no sabrás si tu modelo generaliza o simplemente memoriza los datos (sobreajuste).
• Confundir correlación con causalidad — Que dos variables estén correlacionadas en el dataset no significa que una cause la otra. No tomes decisiones de negocio solo porque el modelo encuentre una correlación.
• Ignorar el desbalanceo de clases — Si el 95% de tus ejemplos son de una categoría, un modelo que siempre prediga esa categoría tendrá un 95% de acierto y seguirá siendo inútil. Revisa métricas como F1, precision y recall.
• Elegir el algoritmo más complejo como primera opción — Empezar con una red neuronal cuando una regresión logística resuelve el problema es un error clásico. Prueba siempre el modelo más sencillo primero como línea base.
• No versionar el código ni los experimentos — Sin control de versiones (Git) y sin registrar los hiperparámetros de cada prueba, es imposible reproducir un resultado o saber qué cambio mejoró el modelo.
• Asumir que más datos siempre es mejor sin revisar la calidad — Datos duplicados, erróneos o irrelevantes añaden ruido. Cantidad sin calidad empeora el modelo.
• Normalizar los datos de test con estadísticas del test — El escalado (media, desviación) debe calcularse solo sobre el conjunto de entrenamiento y luego aplicarse al test. Hacerlo al revés introduce fuga de datos (data leakage).
• Interpretar la accuracy como la única métrica válida — En problemas reales (detección de fraude, diagnóstico médico) la accuracy puede ser engañosa. Analiza siempre la matriz de confusión completa.

Recursos gratuitos y herramientas que te acompañarán durante el curso y mucho después de terminarlo:

⌨️ Atajos y comandos esenciales

• Shift+Enter — ejecutar celda en Jupyter y pasar a la siguiente.
• Tab — autocompletar en Jupyter y VS Code: imprescindible para escribir nombres de funciones sin errores.
• df.head(), df.info(), df.describe() — trio de Pandas para inspeccionar cualquier dataset en segundos.
• ?función en Jupyter — muestra la documentación de cualquier función sin salir del notebook.

?️ Herramientas gratuitas

• Google Colab (colab.research.google.com) — Jupyter en la nube con GPU gratuita, sin instalar nada.
• Kaggle Notebooks (kaggle.com) — entorno similar a Colab con acceso directo a miles de datasets reales y competiciones para practicar.
• Anaconda Navigator — gestiona entornos Python y librerías sin tocar la terminal si eres principiante.
• Scikit-learn, TensorFlow, Keras — todas las librerías del curso son open source y gratuitas.

📖 Documentación y sitios de referencia

• scikit-learn.org — documentación con ejemplos de cada algoritmo, clara y con código listo para copiar y adaptar.
• pandas.pydata.org — referencia completa de Pandas con guías de usuario para principiantes.
• kaggle.com/learn — micro-cursos gratuitos de Python, Pandas, ML e IA que complementan perfectamente este curso.
• cs229.stanford.edu — notas del curso de ML de Stanford, acceso gratuito, para profundizar en la teoría matemática.

👥 Comunidades donde seguir aprendiendo

• r/MachineLearning y r/learnmachinelearning en Reddit — debates, papers y proyectos de la comunidad global.
• Kaggle Forums — resuelve dudas sobre datasets y algoritmos con la comunidad de data science más activa.
• Stack Overflow — para errores de código concretos: busca antes de preguntar, el 90% ya tiene respuesta.