Información del curso¶
Bienvenid@s al curso de Inteligencia Artificial para las Ciencias y las Ingenierías. Este es el curso del PROGRAMA REGULAR de la Facultad de Ingeniería, en la Universidad de Antioquia, en Medellín, Colombia.
Dirigido a¶
quien tenga interés en aplicar IA basada en Machine Learning en la práctica.
Diseñar y aplicar soluciones basadas en IA pasa por adquirir un conocimiento técnico concreto, tengas un perfil técnico, ingeniero o de gestión. Creemos firmemente que esta base técnica es INDISPENSABLE para poder diseñar, construir, evaluar, subcontratar, coordinar, … cualquier sistema que pretenda usar técnicas de IA.
Con los siguientes principios¶
Aprender cualquier materia pasa por cometer todos los posibles errores. El curso está diseñado sobre Jupyter Notebooks ejecutables directamente en Google Colab para que interacciones directamente con el contenido y construyas tu propia experiencia.
Debes de aceptar el reto de programar en Python. Un módulo del curso está dedicado a Python para que aprendas o refresques.
Cualquiera puede aprender a programar (Python). Por ejemplo, si has hecho una fórmula o una macro en Excel, ya has programado. Si nunca has usado un lenguaje de programación, tendrás que dedicarle un poco más de tiempo al curso. Si has usado otros lenguajes de programación, tendrás que acostumbrarte a la forma de programar de Python.
Huímos de cualquier idea fantasiosa de IA. Generamos modelos basados en los datos, que funcionarán mejor o peor, serán más o menos útiles en tanto en cuanto entendamos y manejemos los procesos por los que creamos dichos modelos.
Este proceso es experimental e iterativo, la mayoría de las preguntas las responderemos implementando algún experimento con datos y entendiendo sus resultados.
Organización del contenido¶
El contenido de cada MÓDULO está desarrollado a través de vídeos explicativos y como Notebooks de Jupyter, en Python, ejecutables directamente sobre Google Colab.
Hay dos tipos de notebooks: (1) contenido y explicación que se usan para apoyar los conceptos que explicamos en los videos; y (2) laboratorios que tienes que resolver para consolidar tu aprendizaje.
Tendrás una evaluación en línea de las soluciones que desarrolles para los laboratorios y un certificado del curso si lo pasas.
Revisa estos dos vídeos para ver cómo se interacciona con los materiales del curso:
Trabajando con los materiales del curso Video 13mins
Talleres y plataforma de autocorrección Video 13mins
Certificado¶
Al pasar el curso podrás descargarte un certificado del mismo. El certificado es emitido por nuestro grupo de investigación IN2LAB: Intelligent Information Systems Lab de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia, que está acreditado como A1 ante el Ministerio de Ciencias, de Colombia. Los profesores que estamos al frente de este grupo somos:
Raúl Ramos Pollán, Inteligencia artificial, Deep Learning. google scholar
Julián David Arias Londoño, Machine Learning, Deep Learning. google scholar
John Freddy Duitama Muñoz, Big Data, Procesamiento de grandes volúmenes de datos. google scholar
Danny Múnera, IoT, Procesamiento de Señal. google scholar
Diego Botia, Ingeniería del Software. google scholar
Descarga un ZIP con los notebooks del curso