IA para Predicción y Pronósticos
Course
Descubre cómo la Inteligencia Artificial revoluciona la predicción y el pronóstico, aprendiendo a construir modelos precisos y aplicables en contextos reales.
¿Te has preguntado cómo Netflix anticipa tus gustos, cómo los bancos prevén fraudes o cómo la medicina personaliza tratamientos antes de que surjan síntomas? Este curso te invita a recorrer el fascinante universo de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la predicción y el pronóstico, combinando rigor académico con estrategias prácticas que podrás implementar desde el primer día. A lo largo de cinco módulos progresivos, dominarás desde los fundamentos históricos y conceptuales de la IA, pasando por el manejo y limpieza de datos, hasta el diseño, evaluación e implementación de modelos predictivos avanzados como regresión, series temporales, árboles de decisión y redes neuronales profundas. Aprenderás a distinguir cuándo conviene predecir y cuándo pronosticar, cómo elegir el modelo adecuado para tu problema, y cuáles son las mejores métricas para evaluar su exactitud. Cada módulo te conectará con casos reales y herramientas accesibles, guiado por ejemplos extraídos de negocios, salud y finanzas. Además, abordarás desafíos actuales como la explicabilidad de los modelos, la ética y las tendencias que transformarán el futuro de la predicción con IA. Inspirado en referentes como Judea Pearl, Yann LeCun y los expertos en ciencias de datos, este curso utiliza una narrativa envolvente y ejercicios prácticos que harán que la teoría cobre vida en tu contexto profesional. Al finalizar, no solo comprenderás cómo funcionan los modelos de IA, sino que también sabrás implementarlos, interpretarlos y comunicar sus resultados con rigor y responsabilidad, preparándote para liderar proyectos predictivos en cualquier sector.
Here is the course outline:
1. Fundamentos de IA para la PredicciónEste módulo introductorio brinda un panorama comprensivo de la inteligencia artificial aplicada a la predicción, diferenciando predicción y pronóstico, y destacando la importancia de los datos y su preparación inicial. 7 sections
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2. Modelos Predictivos Clásicos y EvaluaciónAquí se profundiza en los principales modelos estadísticos tradicionales—regresión, series temporales y árboles de decisión—junto con los criterios y métricas para seleccionar, validar y evaluar su rendimiento. 6 sections
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3. Aprendizaje Profundo y Técnicas de EnsambladoEl módulo explora redes neuronales, aprendizaje profundo y métodos de ensamblado para lograr predicciones avanzadas, poniendo especial énfasis en la interpretabilidad de los resultados. 6 sections
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4. Despliegue y Casos de Uso SectorialesSe aborda el ciclo completo de implementación de modelos en producción y se analizan aplicaciones prácticas en negocios, salud y finanzas, ilustrando los retos y oportunidades de cada sector. 6 sections
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5. Ética, Tendencias Futuras y SíntesisEl módulo de cierre integra todo lo aprendido, reflexiona sobre la ética y la responsabilidad en IA, y proyecta las tendencias emergentes que marcarán el futuro de la predicción y el pronóstico. 8 sections
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