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IA Aplicada y Machine Learning

IA para Predicción y Pronósticos


Course
Profesor Altea
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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 Predicción

Este 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.

Bienvenida
Panorama de la IA y su evolución
De la Predicción al Pronóstico: Conceptos y Alcance
Datos: Recolección, Limpieza y Preparación Inicial
Ensayo Integrador: Fundamentos de IA para la Predicción
Quiz: Fundamentos de IA para la Predicción
Proyecto de Módulo: Diagnóstico Práctico de Fundamentos en IA para Predicción

2. Modelos Predictivos Clásicos y Evaluación

Aquí 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.

Modelos Estadísticos Fundamentales: Regresión y Series Temporales
Árboles de Decisión y su Papel en la Predicción
Evaluación Rigurosa: Selección de Modelos, Métricas y Validación
Ensayo Integrador sobre Modelos Predictivos Clásicos y Evaluación
Quiz: Modelos Predictivos Clásicos y su Evaluación
Proyecto de Integración: Aplicación y Evaluación de Modelos Predictivos Clásicos

3. Aprendizaje Profundo y Técnicas de Ensamblado

El módulo explora redes neuronales, aprendizaje profundo y métodos de ensamblado para lograr predicciones avanzadas, poniendo especial énfasis en la interpretabilidad de los resultados.

Redes Neuronales: Arquitectura y Entrenamiento
Deep Learning para Pronósticos Complejos
Ensamblado e Interpretabilidad: Combinar Modelos y Explicar Resultados
Ensayo Integrador: Redes Neuronales, Aprendizaje Profundo, Ensamblado e Interpretabilidad
Quiz: Aprendizaje Profundo, Ensamblado e Interpretabilidad en Predicción con IA
Proyecto integrador: Predicción avanzada, ensamblado e interpretabilidad con IA

4. Despliegue y Casos de Uso Sectoriales

Se 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.

Del Laboratorio a Producción: Despliegue de Modelos Predictivos
Casos de Uso en Negocios y Operaciones
Horizontes Sectoriales: Salud y Finanzas
Ensayo integrador: Del despliegue técnico al impacto sectorial de la IA predictiva
Quiz: Despliegue y Aplicaciones Sectoriales de la IA Predictiva
Proyecto Integrador: Despliegue y Aplicación Sectorial de Modelos Predictivos con IA

5. Ética, Tendencias Futuras y Síntesis

El 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.

Ética y Responsabilidad en IA Predictiva
Gobernanza y Marcos Regulatorios
Tendencias Futuras y Nuevas Fronteras del Pronóstico
Ensayo Integrador: Ética, Gobernanza y Futuro de la Predicción con IA
Quiz: Ética, Gobernanza y Tendencias Futuras en la Predicción con IA
Proyecto Final: Diseño Responsable y Prospectivo de un Sistema de IA Predictiva
Glossary
Study guide
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