Ruta completa

Ruta de aprendizaje en Inteligencia Artificial

Esta portada reune una ruta integral para estudiantes que quieren prepararse para olimpiadas y competencias de IA. Cada tema contiene teoria, aplicacion practica, errores frecuentes y una guia para pasar de conceptos basicos a resolucion de problemas reales.

Como usar esta ruta

Lee primero la teoria completa del tema.
Resume ideas clave en tus propias palabras.
Resuelve ejercicios antes de mirar soluciones.
Implementa mini-proyectos con codigo reproducible.

Resultado esperado

Base matematica y programacion solida.
Dominio de ML clasico y deep learning.
Manejo de NLP, transformers y LLMs.
Metodologia competitiva estilo Kaggle/IOAI.

Mapa de fases

Fase 1: Fundamentos. Fase 2: ML clasico. Fase 3: Deep Learning. Fase 4: NLP moderno. Fase 5: Competencias, etica y proyecto final.

10. Introduccion a Redes Neuronales
Fase 3

Perceptron, neuronas, funciones de activacion, forward pass, backpropagation y funciones de perdida.

Deep Learning Redes Neuronales Backpropagation

11. Fundamentos de PyTorch
Fase 3

Tensores, autograd, uso de GPU, DataLoaders, bucle de entrenamiento y guardado/carga de modelos.

PyTorch Tensores GPU Entrenamiento

12. Tecnicas de Entrenamiento en Deep Learning
Fase 3

Optimizadores, learning rate, dropout, batch norm, early stopping e inicializacion de pesos.

Optimizacion Adam Dropout BatchNorm

13. Redes Convolucionales (CNNs)
Fase 3

Representacion de imagenes, convoluciones, pooling, arquitecturas CNN, transfer learning y augmentation.

CNN Vision Transfer Learning CIFAR10

14. Fundamentos de NLP
Fase 4

Preprocesamiento de texto, tokenizacion, stopwords, stemming, lematizacion, Bag of Words y TF-IDF.

NLP Texto TF-IDF Sentiment Analysis

15. Embeddings y Transformers
Fase 4

Word2Vec, embeddings, mecanismo de atencion, vision general de transformers, BERT y flujo basico con Hugging Face.

Transformers Embeddings BERT Hugging Face

16. Flujo de Trabajo en Kaggle y Competencias
Fase 5

Lectura de enunciados, EDA, baseline, tracking de experimentos, ensambles, leaderboard y prevencion de leakage.

Kaggle Competencias EDA Leakage

17. Etica y IA Responsable
Fase 5

Sesgo, fairness, privacidad, alucinaciones, riesgos de mal uso y despliegue responsable de sistemas de IA.

Etica Fairness Privacidad Responsible AI

18. Series Temporales y Datos Secuenciales
Fase 5

Ventanas deslizantes, fundamentos de forecast y nociones de RNN/LSTM para problemas secuenciales.

Series Temporales Forecasting RNN LSTM

18. Series Temporales y Datos Secuenciales
Fase 5

Ventanas deslizantes, fundamentos de forecast y nociones de RNN/LSTM para problemas secuenciales.

Series Temporales Forecasting RNN LSTM

Temas anteriores

Ruta de aprendizaje en Inteligencia Artificial

Como usar esta ruta

Resultado esperado

Mapa de fases

10. Introduccion a Redes Neuronales Fase 3

11. Fundamentos de PyTorch Fase 3

12. Tecnicas de Entrenamiento en Deep Learning Fase 3

13. Redes Convolucionales (CNNs) Fase 3

14. Fundamentos de NLP Fase 4

15. Embeddings y Transformers Fase 4

16. Flujo de Trabajo en Kaggle y Competencias Fase 5

17. Etica y IA Responsable Fase 5

18. Series Temporales y Datos Secuenciales Fase 5

18. Series Temporales y Datos Secuenciales Fase 5

10. Introduccion a Redes Neuronales
Fase 3

11. Fundamentos de PyTorch
Fase 3

12. Tecnicas de Entrenamiento en Deep Learning
Fase 3

13. Redes Convolucionales (CNNs)
Fase 3

14. Fundamentos de NLP
Fase 4

15. Embeddings y Transformers
Fase 4

16. Flujo de Trabajo en Kaggle y Competencias
Fase 5

17. Etica y IA Responsable
Fase 5

18. Series Temporales y Datos Secuenciales
Fase 5

18. Series Temporales y Datos Secuenciales
Fase 5