Curso online de Inteligencia Artificial Nivel Intermedio bonificado

💻 Software

• Python 3.13 (python.org) — gratuito y obligatorio.
• Jupyter Notebook o JupyterLab — gratuito, instala vía pip install jupyterlab.
• Scikit-learn, TensorFlow 2.x o PyTorch 2.x — todas gratuitas, instala vía pip.
• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn — gratuitas, incluidas en cualquier entorno de ciencia de datos.
• Anaconda Distribution (opcional pero recomendado) — gestiona entornos y paquetes en un solo instalador gratuito.
• Alternativa en la nube 100% gratuita: Google Colab (colab.google) — ejecuta Python con GPU sin instalar nada en tu equipo.

?️ Hardware

• PC o portátil con 8 GB de RAM mínimo (16 GB recomendado para entrenar modelos medianos localmente).
• CPU de los últimos 6-7 años. No necesitas GPU: Google Colab ofrece GPU gratuita suficiente para los ejercicios del curso.
• 20 GB de espacio libre en disco para datasets y entornos virtuales.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google — para Google Colab (gratuito).
• Cuenta Kaggle (kaggle.com) — gratuita, acceso a datasets y kernels en la nube.
• Cuenta GitHub — gratuita, para versionar tus proyectos.

📚 Conocimientos previos

• Python básico-intermedio: bucles, funciones, clases, manejo de listas y diccionarios.
• Conceptos básicos de Machine Learning: qué es un modelo, entrenamiento vs. test, métricas de evaluación.
• Nociones de álgebra lineal y estadística descriptiva (medias, varianza, distribuciones).
• Haber trabajado aunque sea brevemente con Pandas y NumPy.

Cada proyecto replica un caso de uso real que puedes incluir en tu portfolio. Trabajarás con datos públicos disponibles en Kaggle o UCI Machine Learning Repository.

1. Clasificador de churn bancario con Random Forest y XGBoost — entrena un modelo de ensamblado sobre datos de abandono de clientes, compara métricas (F1, AUC-ROC) y optimiza hiperparámetros con GridSearchCV. Caso de uso: departamentos de retención de clientes.
2. Segmentación de clientes con K-Means y DBSCAN — agrupa perfiles de compra de un e-commerce usando clustering, visualiza los segmentos en 2D con PCA y propone estrategias de marketing por segmento. Caso de uso: equipos de CRM y marketing digital.
3. Análisis de sentimiento de reseñas con LSTM y Transformers — construye un clasificador de texto (positivo/negativo/neutro) con una red recurrente primero y luego compara con un modelo BERT ligero. Caso de uso: monitorización de marca en redes sociales.
4. Detección de objetos en imágenes con CNN — entrena una red convolucional para clasificar imágenes (dataset CIFAR-10) y aplica técnicas de data augmentation para mejorar la precisión. Caso de uso: control de calidad visual en fabricación.
5. Predicción de series temporales con modelos de deep learning — usa una red LSTM para predecir consumo eléctrico o precio de activos a partir de datos históricos públicos. Caso de uso: planificación energética o financiera.
6. Pipeline de IA en tiempo real con optimización de latencia — despliega un modelo de clasificación ligero (cuantizado con ONNX) y mide tiempos de inferencia sobre un flujo de datos simulado. Caso de uso: aplicaciones de respuesta en milisegundos como detección de fraude.

Estos son los errores técnicos más frecuentes en estudiantes que llegan al nivel intermedio de IA. Identificarlos antes de empezar te ahorra horas de frustración.

• Entrenar directamente sobre todo el dataset sin separar test: el modelo aprende los datos de evaluación y las métricas son irrealmente altas. Siempre separa train/validation/test antes de tocar los datos.
• No escalar las variables numéricas: algoritmos como SVM, KNN o regresión logística son sensibles a la escala. Olvidar StandardScaler o MinMaxScaler antes del entrenamiento distorsiona los resultados.
• Confundir accuracy con una buena métrica en datasets desbalanceados: un modelo que predice siempre la clase mayoritaria puede tener 95% de accuracy y ser inútil. Usa F1-score, AUC-ROC o matriz de confusión.
• Hacer data leakage al preprocesar: aplicar normalización o imputación sobre todo el dataset antes del split filtra información del test al entrenamiento. Siempre ajusta los transformadores solo sobre el train set.
• Ignorar la validación cruzada y confiar en una sola partición: una sola división train/test puede ser afortunada o desafortunada. Usa k-fold cross-validation para estimar el rendimiento real del modelo.
• Añadir capas a una red neuronal sin entender la arquitectura: más capas no significa mejor modelo. Sin normalización por lotes, activaciones adecuadas y regularización, la red diverge o sufre vanishing gradient.
• No gestionar los valores nulos antes de entrenar: scikit-learn lanza error con NaN; muchos estudiantes descubren esto al ejecutar fit(). Define una estrategia de imputación explícita desde el inicio.
• Interpretar la pérdida de entrenamiento cayendo como éxito total: si el loss de entrenamiento baja pero el de validación sube, el modelo está sobreajustando. Monitoriza siempre ambas curvas a la vez.
• Usar hiperparámetros por defecto sin justificación: los valores por defecto de n_estimators, learning_rate o max_depth raramente son óptimos. Dedica tiempo al ajuste con GridSearchCV o RandomizedSearchCV.

Recursos gratuitos y herramientas reales que complementan el curso. No necesitas pagar por ninguno de ellos para seguir el temario.

⚡ Entornos y plataformas de práctica

• Google Colab (colab.google) — Python con GPU gratuita en el navegador. Ideal si tu equipo es limitado.
• Kaggle Notebooks (kaggle.com) — entorno con GPU gratuito y acceso directo a miles de datasets públicos.
• Google AI Studio (aistudio.google.com) — experimenta con modelos Gemini y APIs de IA sin coste.

📖 Documentación y guías de referencia

• Scikit-learn User Guide (scikit-learn.org/stable/user_guide) — referencia completa de algoritmos, métricas y pipelines.
• TensorFlow Tutorials (tensorflow.org/tutorials) — guías paso a paso de redes convolucionales, recurrentes y transformers.
• PyTorch Tutorials (pytorch.org/tutorials) — alternativa a TensorFlow con ejemplos de código reproducibles.
• Distill.pub — artículos visuales e interactivos sobre mecanismos de atención, embeddings y redes neuronales.

?️ Datasets y benchmarks

• UCI Machine Learning Repository (archive.ics.uci.edu) — datasets clásicos para clasificación, regresión y clustering.
• Hugging Face Datasets (huggingface.co/datasets) — miles de datasets de NLP y visión listos para usar con pocas líneas de código.
• Papers With Code (paperswithcode.com) — benchmarks actualizados por tarea, con código reproducible asociado.

👥 Comunidades activas

• r/MachineLearning y r/learnmachinelearning en Reddit — preguntas técnicas, papers y debates del sector.
• Foro Kaggle (kaggle.com/discussions) — resuelve dudas sobre competiciones y técnicas con la comunidad.
• Hugging Face Forums (discuss.huggingface.co) — especializado en NLP, transformers y modelos de lenguaje.

⌨️ Atajos y comandos útiles

• Shift+Enter — ejecuta celda y avanza en Jupyter/Colab.
• Ctrl+M B — inserta celda nueva debajo en Jupyter.
• !pip install nombre_paquete — instala librerías directamente desde una celda de Colab.
• df.info() y df.describe() — inspección rápida de tipos, nulos y estadísticas básicas antes de modelar.