Introducción a la Programación de Redes Neuronales e Inteligencia Artificial Aplicada

Este curso de iniciación a la programación de inteligencia artificial tiene como objetivos principales los siguientes:
1. Instalar y configurar el software necesario para el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, asegurando que los estudiantes cuenten con el entorno adecuado para trabajar con redes neuronales.
2. Generar y gestionar datos de manera efectiva, comprendiendo su importancia en el entrenamiento de modelos y adquiriendo habilidades para limpiarlos y estructurarlos correctamente.
3. Introducir los conceptos básicos de redes neuronales, comenzando con la implementación de Perceptrones Multicapa (MLPs), entendiendo su arquitectura y funcionamiento.
4. Explorar redes neuronales avanzadas, incluyendo redes de grafos, para aprender a trabajar con datos estructurados de manera flexible y eficiente.
5. Estudiar las Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs), comprendiendo cómo integrar principios físicos en el diseño de redes para resolver problemas complejos en ciencia e ingeniería.
6. Desarrollar habilidades prácticas a través de talleres y ejercicios, aplicando los conceptos teóricos a problemas reales de programación y modelado de IA.
7. Entrenar y evaluar modelos de redes neuronales, mejorando la precisión y eficiencia de los modelos mediante técnicas avanzadas de optimización y ajuste de parámetros.
8. Interpretar los resultados de los modelos, desarrollando la capacidad de analizar el rendimiento de las redes neuronales y ajustarlas para obtener mejores resultados en aplicaciones prácticas.
Al finalizar el curso, los estudiantes habrán adquirido una sólida comprensión de las herramientas, técnicas y enfoques clave para aplicar inteligencia artificial en diversos contextos.