Fundamentos de Inteligencia Artificial

Proyectos del curso de Fundamentos de Inteligencia Artificial.

La siguiente especificación de contenidos presenta los proyectos según el avance por temas de un curso introductorio y conceptual sobre IA.

Aviso

Este repositorio contiene proyectos implementados como Jupyter Notebooks en Python, elaborados utilizando la plataforma de Google Colab. Para ejecutar en entornos diferentes, asegúrese de tener instaladas la versiones más recientes de las librerías en Python utilizadas en cada uno de los archivos.

El contenido de estos notebooks ha sido validado utilizando herramientas como Claude.AI y Google Gemini, para corroborar actualización y acertividad en su estructuración. Si encuentras algún elemento que esté fallando o consideres que se deba incluir, no dudes en escribirme.

Tabla de Contenidos - Proyectos por tema

0. Revisión general de requisitos conceptuales previos

introduccion_pandas_dataframes

• Descripción de dataframes, exploración básica, selección y filtrado.
• Manipulación de datos, operaciones estadísticas básicas
• Visualización simple utilizando matplotlib
• Ejercicio Práctico: Análisis de Datos de Ventas

introduccion_numpy

• Fundamentos de Arrays, propiedades básicas, indexación y rebanado
• Operaciones y funciones, difusión, normalización de datos
• Algebra lineal básica

introduccion_matplotlib

• Imports y configuración básica, anatomía de una figura, gráficos fundamentales
• Personalización esencial, casos de uso en IA
• Seaborn como extensión de matplotlib: Boxplots y violin plots