Este repositorio contiene una colección de códigos de Python que demuestran varios algoritmos y técnicas de Inteligencia Artificial (IA) utilizados en las clases del profesor Daniel Sandria Flores. Estos ejemplos están diseñados para ayudar a los estudiantes a comprender y aplicar conceptos fundamentales de IA de una manera práctica y efectiva.
El repositorio se organiza en carpetas temáticas que cubren una variedad de áreas de la IA, que incluyen:
Aquí encontrarás ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, como regresión lineal, clasificación, agrupación y más.
Esta sección contiene ejemplos de redes neuronales artificiales (ANN), redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN), junto con aplicaciones prácticas en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Aquí encontrarás ejemplos de procesamiento de texto y aplicaciones de NLP, como análisis de sentimientos, traducción automática y generación de texto.
Esta sección presenta ejemplos de procesamiento de imágenes y aplicaciones de visión por computadora, incluida la detección de objetos y la segmentación de imágenes.
Aquí encontrarás ejemplos de algoritmos de RL, como Q-Learning y Deep Q-Networks (DQN), junto con simulaciones de entornos de aprendizaje por refuerzo.
En esta carpeta, se incluyen ejemplos de implementación de algoritmos genéticos, utilizados para la optimización y búsqueda en problemas complejos.
Esta sección contiene ejemplos específicos de implementación de redes neuronales, incluyendo perceptrones multicapa, autoencoders y otras arquitecturas neuronales.
Puedes explorar los ejemplos de código y seguir las instrucciones proporcionadas en cada carpeta para comprender cómo funcionan los algoritmos y las técnicas de IA. Si eres estudiante de las clases del profesor Daniel Sandria, estos ejemplos complementarán tus lecciones y te ayudarán a fortalecer tus habilidades en IA.
¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas agregar ejemplos adicionales, corregir errores o mejorar la documentación, no dudes en enviar una solicitud de extracción (pull request). Juntos podemos hacer que este repositorio sea una valiosa fuente de recursos para estudiantes y entusiastas de la IA.
Si tienes alguna pregunta o comentario sobre este repositorio, puedes ponerte en contacto con el profesor Daniel Sandria a través de su dirección de correo electrónico: [email protected].
Esperamos que encuentres estos ejemplos útiles para tu aprendizaje y exploración en el emocionante campo de la Inteligencia Artificial. ¡Disfruta de la programación y el aprendizaje!