¡Bienvenidos/as! Este es un curso corto e introductorio de Inteligencia Artificial que preparé a inicios del 2019. Cada uno de estos 4 días toca un aspecto distinto de la Inteligencia Artificial. Los temas incluyen Aprendizaje por Refuerzo, Redes Convolucionales y Redes Recurrentes. Todo el material está en español y se incluyen presentaciones (slides), actividades de laboratorio (colab) y sus respectivas soluciones.
En esta clase buscamos comprender las diferentes áreas de la Inteligencia Artificial y conocer qué tipo de problemas resuelve. Vamos a ver conceptos como Machine Learning, Deep Learning y Reinforcement Learning. Se va a profundizar en Aprendizaje por Refuerzos, resolviendo alguno de los problemas clásicos del área. Conceptos como Markov Decision Process, Función acción-valor, Algoritmo Monte Carlo y Q-Learning.
En esta segunda clase vamos a conocer otra subárea de la Inteligencia Artificial, la conocida como Deep Learning o Aprendizaje Profundo. En este caso, vamos a comprender como estos algoritmos aprenden sobre los datos usando Redes Neuronales.
En esta tercera entrega, trabajaremos con un tipo de red neuronal llamadas Convolucionales. En particular, las usaremos para resolver problemas de Computer Vision como la detección de caras de personas en imágenes.
Finalmente, veremos una introducción a los problemas relacionados con el procesamiento del lenguaje. Utilizaremos redes recurrentes, RNN, para crear redes sobre datos secuenciales como el texto.