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| IA Para Principiantes - Sketchnote por @girlie_mac |
¡Explora el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo es amigable para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como ética en IA.
Árabe | Bengalí | Búlgaro | Birmano (Myanmar) | Chino (Simplificado) | Chino (Tradicional, Hong Kong) | Chino (Tradicional, Macao) | Chino (Tradicional, Taiwán) | Croata | Checo | Danés | Holandés | Estonio | Finlandés | Francés | Alemán | Griego | Hebreo | Hindi | Húngaro | Indonesio | Italiano | Japonés | Kannada | Jemer | Coreano | Lituano | Malayo | Malayalam | Maratí | Nepalí | Pidgin Nigeriano | Noruego | Persa (Farsi) | Polaco | Portugués (Brasil) | Portugués (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumano | Ruso | Serbio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Español | Swahili | Sueco | Tagalo (Filipino) | Tamil | Telugu | Tailandés | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita
¿Prefieres Clonar Localmente?
Este repositorio incluye traducciones en más de 50 idiomas lo que aumenta significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin traducciones, usa la extracción dispersa:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Esto te proporciona todo lo necesario para completar el curso con una descarga mucho más rápida.
Si deseas que se agreguen idiomas de traducción adicionales, estos están listados aquí
En este currículo, aprenderás:
- Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el "clásico" enfoque simbólico con Representación del Conocimiento y razonamiento (GOFAI).
- Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo, que están en el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes utilizando código en dos de los frameworks más populares - TensorFlow y PyTorch.
- Arquitecturas Neuronales para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes aunque puede que falte algo del estado del arte más actual.
- Enfoques menos populares de IA, como Algoritmos Genéticos y Sistemas Multi-Agente.
Lo que no cubriremos en este currículo:
Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección Microsoft Learn
- Casos de negocio para usar IA en los negocios. Considera tomar la ruta de aprendizaje Introducción a la IA para usuarios de negocios en Microsoft Learn, o la Escuela de Negocios de IA, desarrollada en cooperación con INSEAD.
- Aprendizaje Automático Clásico, que está bien descrito en nuestro Currículo de Aprendizaje Automático para Principiantes.
- Aplicaciones prácticas de IA construidas usando Servicios Cognitivos. Para esto recomendamos comenzar con los módulos de Microsoft Learn para visión, procesamiento de lenguaje natural, IA Generativa con Azure OpenAI Service y otros.
- Frameworks específicos de ML en la Nube, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, o Azure Databricks. Considera usar las rutas de aprendizaje Construye y opera soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning y Construye y opera soluciones de aprendizaje automático con Azure Databricks.
- IA Conversacional y Chat Bots. Existe una ruta de aprendizaje separada Crear soluciones de IA conversacional, y también puedes referirte a este blog para más detalles.
- Matemáticas Profundas detrás del aprendizaje profundo. Para esto recomendamos Deep Learning de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en https://www.deeplearningbook.org/.
Para una introducción suave a los temas de IA en la Nube puedes considerar tomar la Ruta de Aprendizaje Comienza con inteligencia artificial en Azure.
- Material de lectura previa
- Cuadernos Jupyter ejecutables, que a menudo son específicos para el framework (PyTorch o TensorFlow). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema necesitas revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
- Laboratorios disponibles para algunos temas, que te brindan la oportunidad de intentar aplicar el material que has aprendido a un problema específico.
- Algunas secciones contienen enlaces a módulos de MS Learn que cubren temas relacionados.
Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos prácticos y rápidos, consulta nuestros Ejemplos para principiantes. Estos incluyen:
- 🌟 Hola Mundo IA - Tu primer programa de IA (reconocimiento de patrones)
- 🧠 Red Neuronal Simple - Construye una red neuronal desde cero
- 🖼️ Clasificador de Imágenes - Clasifica imágenes con comentarios detallados
- 💬 Sentimiento de Texto - Analiza texto positivo/negativo
Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a comprender los conceptos de IA antes de sumergirte en el plan completo.
- Hemos creado una lección de configuración para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una lección de configuración del currículo para ustedes.
- Cómo Ejecutar el código en VSCode o en un Codespace
Sigue estos pasos:
Bifurca el Repositorio: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.
Clona el Repositorio: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
No olvides darle estrella (🌟) a este repositorio para encontrarlo más fácilmente después.
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Si tienes comentarios sobre el producto o preguntas mientras construyes, visita nuestro Foro de desarrolladores de Azure AI Foundry
Una nota sobre los cuestionarios: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o en línea aquí. Están vinculados desde las lecciones, la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o implementarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta
quiz-app. Están siendo traducidos gradualmente.
¿Tienes sugerencias o encontraste errores ortográficos o de código? Abre un issue o crea un pull request.
- ✍️ Autor principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editor: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustradora de notas visuales: Tomomi Imura
- ✅ Creador de cuestionarios: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Colaboradores principales: Evgenii Pishchik
¡Nuestro equipo produce otros currículos! Consulta:
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Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea derivada del uso de esta traducción.