Esta publicación es el índice de una serie de posts que estaré creando acerca de Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), con el objetivo de introducir a cualquier persona relacionada con la programación a los campos antes mencionados.

Esta serie de publicaciones no conforman un curso completo (que esos sobran en Internet); más bien es una guía donde cubriré conceptos básicos de una forma intutiva y sencilla, ademas de narrar un poco acerca de mi todavía breve recorrido por las áreas de ML . Considera este material como los consejos de alguien que quiere que aprendas algo nuevo :D

Mi objetivo es compartir mi conocimiento y emoción sobre uno de los campos más apasionantes del desarrollo de software del siglo XXI, y sobre todo, animarlos a comenzar su carrera en ML y diseñar proyectos que los apasionen: soy de los que creen que, usando la tecnología, unas cuantas personas motivadas pueden cambiar al mundo.

Así que disfruta este viaje tanto como yo lo disfrutaré. Me despido con un mensaje que quiero que recuerdes: Believe in AI.

Publicaciones

  1. ¿Por qué deberías aprender Machine Learning?
  2. ¿Qué es la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning?
  3. 5 proyectos geniales de Machine Learning sucediendo ahora mismo
  4. ¿Cómo convertirse en profesional en Machine Learning?
  5. Herramientas para Machine Learning: Programación
  6. Herramientas para Machine Learning: Matemáticas
  7. Bonus: ¿Por qué deberías aprender matemáticas?
  8. ML Basics: Regresión y Clasificación
  9. ML Basics: Aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado
  10. Etapas de un proyecto de Machine Learning
  11. ML Basics: Modelos básicos y sus aplicaciones
  12. DL Basics: La maravillosa red neuronal
  13. DL Basics: Redes neuronales convolucionales
  14. DL Basics: Redes neuronales recurrentes
  15. Bonus: ¿Qué más existe ahí afuera?