Nombre del curso: SIC AI 2025 Chile
Fechas de realización: Desde junio a agosto de 2025
Profesor: David Leal Olivares @davidlealo
Este repositorio contiene el material del curso de Inteligencia Artificial de SIC Chile 2025, una versión intensiva que abarca desde los fundamentos hasta las aplicaciones más avanzadas de AI. El curso está diseñado para proporcionar una comprensión completa de los conceptos y técnicas esenciales en el campo de la inteligencia artificial.
En esta unidad fundamental, trabajamos los conceptos iniciales de manipulación y análisis de datos utilizando las herramientas más importantes del ecosistema Python para ciencia de datos:
- Numpy: Computación numérica y manipulación de arrays
- Pandas: Análisis y manipulación de datos estructurados
- Matplotlib & Seaborn: Visualización de datos
- Técnicas de limpieza y transformación de datos
Esta unidad explora los algoritmos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, cubriendo tanto métodos supervisados como no supervisados:
- Algoritmos de clasificación y regresión
- Técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad
- Evaluación de modelos y métricas de rendimiento
- Técnicas de validación cruzada y optimización de hiperparámetros
- Introducción a ensemble methods
El curso continuará expandiéndose con los siguientes módulos:
- Deep Learning: Redes neuronales profundas y arquitecturas avanzadas
- Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Análisis de texto y generación de contenido
- Visión por Computadora: Procesamiento y análisis de imágenes
- Proyecto Final: Aplicación práctica de todos los conocimientos adquiridos
- Conocimientos básicos de Python
- Fundamentos de matemáticas (álgebra lineal, estadística básica)
- Familiaridad con Jupyter Notebooks
- Ganas de aprender y experimentar con AI
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Haz un fork del repositorio original: Ve a la página del repositorio en GitHub y haz clic en el botón "Fork".
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Clona tu fork del repositorio:
git clone https://github.com/TU_USUARIO/sic_ai_2025_jun.git cd sic_ai_2025_jun -
Configura el entorno virtual (recomendado):
python -m venv venv source venv/bin/activate # En Windows: venv\Scripts\activate
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Instala las dependencias:
pip install -r requirements.txt
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Ejecuta los notebooks en Jupyter:
jupyter notebook
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Explora los notebooks y experimenta con los ejemplos proporcionados
sic_ai_2025_jun/
├── 02preprocesamiento/ # Fundamentos de procesamiento de datos
├── 03machinelearning/ # Algoritmos de machine learning
├── README.md # Este archivo
├── LICENSE # Licencia del proyecto
├── .gitignore # Archivos ignorados por Git
└── requirements.txt # Dependencias del proyecto (próximamente)
El curso sigue una metodología práctica que combina:
- Teoría Fundamentada: Conceptos sólidos respaldados por la literatura
- Práctica Intensiva: Implementación de algoritmos desde cero
- Proyectos Reales: Aplicación en casos de uso del mundo real
- Colaboración: Trabajo en equipo y revisión entre pares
Si deseas contribuir a este proyecto, sigue estos pasos:
- Haz un fork del repositorio
- Crea una rama para tu nueva funcionalidad (
git checkout -b feature/nueva-funcionalidad) - Realiza tus cambios y haz commits descriptivos (
git commit -m 'Añadir nueva funcionalidad') - Envía tus cambios a tu fork (
git push origin feature/nueva-funcionalidad) - Crea un Pull Request en el repositorio original
Para preguntas, comentarios o colaboraciones, contacta a David Leal Olivares:
Este curso es realizado para Innovacien (partner local de SIC en Chile):
Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.
¡Bienvenido al fascinante mundo de la Inteligencia Artificial! 🚀🤖
"La mejor manera de predecir el futuro es creándolo" - Alan Kay