Curso de Introducción a la IA Predictiva

Introducción

• Definición de Inteligencia Artificial Predicciva (Predictive AI)
• Contexto histórico y evolución del análisis predictivo
• Principios básicos de aprendizaje automático y minería de datos

Recolección y Preprocesamiento de Datos

• Obtención de datos relevantes
• Limpieza y preparación de los datos para su análisis
• Comprender tipos y fuentes de datos

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

• Visualización de datos para obtener insights
• Estadísticas descriptivas y resumen de datos
• Identificación de patrones y relaciones en los datos

Modelado Estadístico

• Conceptos básicos de inferencia estadística
• Análisis de regresión
• Modelos de clasificación

Algoritmos de Aprendizaje Automático para la Predicción

• Visión general de los algoritmos de aprendizaje supervisado
• Árboles de decisión y bosques aleatorios
• Conceptos básicos de redes neuronales y aprendizaje profundo

Evaluación y Selección del Modelo

• Comprender la precisión y las métricas de rendimiento del modelo
• Técnicas de validación cruzada
• Sobreajuste y ajuste del modelo

Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial Predicciva

• Estudios de caso en diversos sectores
• Consideraciones éticas en el modelado predictivo
• Limitaciones y desafíos de la Inteligencia Artificial Predicciva

Proyecto Práctico

• Trabajo con un conjunto de datos para crear un modelo predictivo
• Aplicación del modelo para realizar predicciones
• Evaluación e interpretación de los resultados

Resumen y Próximos Pasos