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Inteligencia Artificial

1. Introducción a la IA

  • Definición y conceptos básicos
  • Historia de la IA
  • Tipos de IA: débil vs. fuerte

2. Fundamentos matemáticos

  • Álgebra lineal
  • Probabilidad y estadística
  • Cálculo

3. Aprendizaje automático

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje por refuerzo

4. Redes neuronales

  • Perceptrón simple y multicapa
  • Redes convolucionales
  • Redes recurrentes

5. Procesamiento del lenguaje natural

  • Análisis de texto
  • Traducción automática
  • Generación de lenguaje

6. Visión por computador

  • Reconocimiento de imágenes
  • Detección de objetos
  • Segmentación de imágenes

7. Ética y seguridad en IA

  • Sesgos y fairness
  • Privacidad y protección de datos
  • Impacto social de la IA

8. Aplicaciones prácticas de la IA

IA en medicina

IA en finanzas

    1. Análisis predictivo de mercados
    • Uso de algoritmos para predecir tendencias
    • Análisis de sentimiento en redes sociales y noticias
    • Modelos de predicción de precios
    1. Gestión de riesgos
    • Detección de fraudes en transacciones
    • Evaluación de riesgo crediticio
    • Modelos de stress testing
    1. Trading algorítmico
    • Estrategias de trading de alta frecuencia
    • Optimización de carteras de inversión
    • Arbitraje de precios
    1. Atención al cliente
    • Chatbots y asistentes virtuales
    • Sistemas de recomendación personalizados
    • Procesamiento automatizado de reclamaciones
    1. Cumplimiento normativo (Compliance)
    • Detección de lavado de dinero
    • Monitoreo de transacciones sospechosas
    • Adaptación automática a cambios regulatorios
    1. Automatización de procesos
    • Procesamiento de solicitudes de préstamos
    • Automatización de tareas administrativas y contables
    • Reconciliación de cuentas y auditorías
    1. Análisis de datos no estructurados
    • Procesamiento de informes financieros y noticias
    • Análisis de llamadas de conferencia y presentaciones
    • Extracción de información de documentos legales
    1. Finanzas personales
    • Aplicaciones de gestión de gastos con IA
    • Asesores financieros automatizados (robo-advisors)
    • Planificación financiera personalizada

IA en robótica

    1. Fundamentos de la robótica inteligente
    • Percepción del entorno
    • Planificación de movimientos
    • Toma de decisiones autónoma
    1. Sistemas de visión artificial
    • Reconocimiento de objetos
    • Navegación visual
    • Seguimiento de movimiento
    1. Aprendizaje por refuerzo en robótica
    • Aprendizaje de políticas de control
    • Adaptación a entornos dinámicos
    • Simulación y transferencia al mundo real
    1. Robótica colaborativa (cobots)
    • Interacción humano-robot
    • Seguridad en entornos compartidos
    • Aprendizaje por demostración
    1. Robots móviles autónomos
    • Mapeo y localización simultáneos (SLAM)
    • Planificación de rutas
    • Navegación en entornos no estructurados
    1. Manipulación robótica avanzada
    • Agarre y manipulación de objetos
    • Destreza y manipulación fina
    • Aprendizaje de habilidades motoras
    1. Procesamiento del lenguaje natural en robótica
    • Interfaces de voz para control de robots
    • Comprensión de instrucciones en lenguaje natural
    • Generación de respuestas verbales
    1. Robótica en la nube
    • Computación distribuida para robots
    • Compartir conocimientos entre robots
    • Actualización remota de habilidades
    1. Aplicaciones específicas
    • Robots industriales inteligentes
    • Vehículos autónomos
    • Robots de asistencia y cuidado
    • Robots para exploración espacial
    1. Ética y seguridad en robótica con IA
    • Toma de decisiones éticas en robots autónomos
    • Privacidad y protección de datos en sistemas robóticos
    • Impacto social y laboral de la automatización avanzada

9. Análisis predictivo de mercados

  • 1.Fundamentos del análisis predictivo
  • 2.Conceptos básicos de series temporales financieras
  • 3.Hipótesis del mercado eficiente vs. predictibilidad
  • 4.Tipos de datos financieros
  • 5.Preparación y limpieza de datos financieros
  • 6.Modelos de machine learning para predicción de precios
  • 9.Regresión lineal y no lineal
  • 8.Árboles de decisión y random forests
  • 9.Support Vector Machines (SVM)
  • 10.Análisis de sentimiento en mercados financieros
  • 11.Procesamiento de lenguaje natural en noticias financieras
  • 12.Análisis de redes sociales y foros de inversión
  • 13.Correlación entre sentimiento y movimientos del mercado
  • 14.Series temporales y pronósticos avanzados
  • 15.Modelos ARIMA y SARIMA
  • 16.Redes neuronales recurrentes (RNN) y LSTM
  • 17.Modelos de volatilidad (GARCH)
  • 18.Técnicas avanzadas y consideraciones prácticas
  • 19.Ensemble methods y stacking
  • 20.Feature engineering para datos financieros
  • 21.Evaluación y backtesting de modelos predictivos
  • 22.Implementación y despliegue de modelos
  • 23.Consideraciones éticas y limitaciones
  • 24.Impacto en la eficiencia del mercado
  • 25.Riesgos sistémicos de la automatización
  • 26.Regulaciones y compliance

10.Librerías de IA

Definición de librerías en IA

  • Concepto y propósito de las librerías de software en IA

  • Importancia en el desarrollo de aplicaciones de IA

  • Python

    • TensorFlow

      • Utilidades
        • Aprendizaje profundo
        • Redes neuronales
        • Procesamiento de lenguaje natural
      • Contras
        • Curva de aprendizaje empinada
        • Puede ser lento en ciertas operaciones

    • PyTorch

      • Utilidades
        • Aprendizaje profundo
        • Visión por computador
        • Procesamiento de lenguaje natural
      • Contras
        • Menos herramientas de producción que TensorFlow
        • Documentación a veces inconsistente

    • Scikit-learn

      • Utilidades
      • Aprendizaje automático clásico
      • Preprocesamiento de datos
      • Evaluación de modelos
      • Contras
      • No es adecuado para aprendizaje profundo
      • Menos eficiente para conjuntos de datos muy grandes

    • Keras

      • Utilidades
        • Interfaz de alto nivel para redes neuronales
        • Rápido prototipado
      • Contras
        • Menos flexibilidad que frameworks de bajo nivel
        • Dependencia de backends

    • OpenCV

      • Utilidades
        • Visión por computador
        • Procesamiento de imágenes y video
      • Contras
        • Puede ser complejo para principiantes
        • Documentación a veces desactualizada

    • Consideraciones al elegir librerías

      • Compatibilidad con el proyecto y requisitos
      • Rendimiento y eficiencia
      • Soporte de la comunidad y documentación
      • Curva de aprendizaje y facilidad de uso

    • Tendencias futuras en librerías de IA

      • Librerías especializadas para IA explicable
      • Integración de hardware específico para IA
      • Librerías para IA de borde (Edge AI)

  • R

    • caret

      • Utilidades: Clasificación y regresión, selección de modelos
      • Contras: Menos eficiente que algunas alternativas de Python

    • mlr3

      • Utilidades: ML unificado, benchmarking, tuning de hiperparámetros
      • Contras: Curva de aprendizaje pronunciada

  • Java

    • Deeplearning4j

      • Utilidades: Aprendizaje profundo, integración con Hadoop y Spark
      • Contras: Menos flexible que algunas alternativas de Python

    • Weka

      • Utilidades: Minería de datos, preprocesamiento, visualización
      • Contras: Interfaz menos intuitiva, rendimiento limitado con grandes datasets

  • C++

    • dlib

      • Utilidades: ML, visión por computador, procesamiento de imágenes
      • Contras: Documentación limitada, menos amigable para principiantes

    • MLPack

      • Utilidades: Varios algoritmos de ML, escalable
      • Contras: Menos popular, comunidad más pequeña

  • JavaScript

    • TensorFlow.js

      • Utilidades: ML en navegador o Node.js, conversión de modelos de TensorFlow
      • Contras: Rendimiento limitado comparado con implementaciones nativas

    • Brain.js

      • Utilidades: Redes neuronales en JavaScript, fácil de usar
      • Contras: Menos potente que alternativas de otros lenguajes