Inteligencia Artificial Aplicada

16 students Last updated jul. 2026

ALEJANDRA SANCHEZ FLORES

About the course

Course content

Secciones: 4

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Actividades: 37

•

Recursos: 5

Autoevaluación introducción
Entrega de actividad con jupyter
Autoevaluación jupyter
Entrega de actividad con numpy
Autoevaluación numpy
Entrega de actividad con pandas
Autoevaluación pandas

Autoevaluación neurona
Autoevaluación regresión lineal
Entrega de ejemplo de la inmobiliaria
Entrega de ejemplo de la inmobiliaria extendido
Entrega de costo - inmobiliaria
Autoevaluación costo
Autoevaluación descenso por gradiente
Autoevaluación unidad 2
insurance.csv
diabetes.csv
Entrega de ejemplo de seguro médico
Descenso de Gradiente - inmobiliaria
Clasificación binaria - diabetes
Autoevaluación clasificación binaria
Autoevaluación costo y descenso por gradiente de clasificación binaria
Clasificación binaria - Titanic
titanic.zip
Multiclase - números 0-9
Autoevaluación multiclase
X.npy
y.npy
Autoevaluación redes neuronales

Entrega de Regularización y Dropout (dataset make_moons)
Entrega de clasificación con Softmax (Fashion)
Entrega de Multiclase. Dataser VINOS
Entrega de clasificación con CIFAR-10
Normalización con Batch Normalization
Ejemplo Regularización con Dropout
Ejemplo Optimización en sistemas embebidos (Edge AI)
Ejemplo Integración con sensores mecatrónicos

Actividad: Clasificación con CNN
Actividad: Uso de modelos preentrenados (VGG, ResNet)
Actividad: Transfer Learning aplicado a visión mecatrónica
Actividad: Segmentación de imágenes
Actividad: Proyecto integrador CNN + Edge AI

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ALEJANDRA SANCHEZ FLORES

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Inteligencia Artificial Aplicada

Course modified date: 7 jul. 2026

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