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clase:iabd:pia:start [2021/08/05 14:41] admin |
clase:iabd:pia:start [2024/03/19 16:57] admin [2º Evaluación] |
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| - | ===== Temario ===== | ||
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| - | Temario del módulo de Programación de Inteligencia Artificial | ||
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| - | ==== Introducción a Python ==== | ||
| - | * Instalación | ||
| - | * Jupyter Notebooks | ||
| - | * Anaconda | ||
| - | * VS Code | ||
| - | * Google Collab | ||
| - | * Instalación de librerías | ||
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| - | ==== Python ==== | ||
| - | * Estructuras de control | ||
| - | * Funciones | ||
| - | * Tipos de datos | ||
| - | * lambdas | ||
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| - | ==== Pandas ==== | ||
| - | * Dataframes | ||
| - | * Acceso | ||
| - | * Estadísticas | ||
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| - | ==== Gráficas ==== | ||
| - | * Matplotlib | ||
| - | * Seaborn | ||
| - | * Pandas | ||
| - | |||
| - | ==== Numpy ==== | ||
| - | * Tensores | ||
| - | * Acceso | ||
| - | * Operaciones | ||
| - | |||
| - | ==== La Neurona ==== | ||
| - | * Regresión lineal | ||
| - | * Neurona | ||
| - | * Función de coste | ||
| - | * Descenso de gradiente | ||
| - | * Ejemplo con RN con Python | ||
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| - | ==== Redes Neuronales ==== | ||
| - | * Funciones de activación | ||
| - | * Regresión logística | ||
| - | * Métricas | ||
| - | * Precision, Recall, F1, Accuracy | ||
| - | * Keras | ||
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| - | ==== Redes Neuronales Avanzadas ==== | ||
| - | * Optimizadores | ||
| - | * SGD | ||
| - | * RMSprop | ||
| - | * Adam | ||
| - | * Etc. | ||
| - | |||
| - | * Keras Tuner | ||
| - | |||
| - | ==== Herramientas ==== | ||
| - | * TensorBoard | ||
| - | * https:// | ||
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| - | |||
| - | ==== Los datos ==== | ||
| - | * Exploratory Data Analysis (EDA) | ||
| - | * Reducción de la dimensionalidad | ||
| - | * Balanceado de datos | ||
| - | * Codificación | ||
| - | * One-hot | ||
| - | * Fechas: Fin de semana o día de la semana, estación ( primavera, verano, otoño, invierno), etc. | ||
| - | * Datos de entrada | ||
| - | * Test | ||
| - | * Entrenamiento | ||
| - | * Validación | ||
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| - | |||
| - | ==== Dificultades en Redes Neuronales ==== | ||
| - | * Overfitting | ||
| - | * Underfitting | ||
| - | * Regularización: | ||
| - | * Dropout | ||
| - | * Detección temprana | ||
| - | * Validación cruzada | ||
| - | |||
| - | ==== Despliegue ==== | ||
| - | * MLOps | ||
| - | * Guardar y leer modelos | ||
| - | * Servicio de ML (FastAPI) | ||
| - | |||
| - | ==== Redes convolucionales ==== | ||
| - | * Imágenes | ||
| - | * Convolución | ||
| - | * Transfer Learning | ||
| - | |||
| - | ==== Ataques adversarios ==== | ||
| - | * Ataques de extracción | ||
| - | * Ataques de inversión | ||
| - | * Ataques de envenenamiento | ||
| - | * Ataques de evasión | ||
| - | |||
| - | ==== Red Neuronal Recurrente ==== | ||
| - | * Lenguaje Natural | ||
| - | * Series de tiempo | ||
| - | |||
| - | ==== Servicios ==== | ||
| - | * Azure Cognitive Services | ||
| - | * AWS | ||
clase/iabd/pia/start.txt · Última modificación: 2024/03/19 16:57 por admin
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