Conceptos de Aprendizaje Automático: Supervisado y No Supervisado

En este curso, los estudiantes aprenderán los fundamentos del Aprendizaje Automático, comprendiendo cómo las computadoras pueden aprender de los datos sin una programación explícita. Se presentarán los dos enfoques principales: el Aprendizaje Supervisado, que utiliza datos etiquetados para construir modelos predictivos con algoritmos como la Regresión, los Árboles de Decisión y las Redes Neuronales, y el Aprendizaje No Supervisado, que explora patrones ocultos en datos sin etiquetar a través de técnicas como el agrupamiento, las reglas de asociación y la reducción de dimensionalidad.

El módulo enfatiza las aplicaciones prácticas que impactan el mundo real, incluyendo el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para asistentes virtuales y chatbots, la IA en videojuegos para crear oponentes inteligentes y mundos personalizados, y la convergencia de la robótica y la minería de datos para la fabricación autónoma y el análisis de Big Data. Los estudiantes comprenderán la calidad de los datos y los desafíos de interpretación en cada enfoque, destacando la importancia de la validación y el conocimiento contextual.

Finalmente, se discutirán las tendencias y desafíos futuros, como las técnicas híbridas que combinan métodos supervisados y no supervisados, el aprendizaje por refuerzo, la IA Explicable para una toma de decisiones transparente y la IA Generativa, que requiere supervisión humana y una regulación rigurosa para mitigar los sesgos algorítmicos. El módulo refuerza que la responsabilidad ética es tan esencial como la competencia técnica para asegurar que la IA ofrezca beneficios reales y sociales.