Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning
Lección 1 - Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Lección 2 - Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la vida cotidiana
Lección 3 - Machine Learning: conceptos básicos
Lección 4 - Principales algoritmos de Machine Learning
Lección 5 - Ética en la Inteligencia Artificial

Módulo 2: Aprendizaje Supervisado
Lección 1 - Regresión lineal y logística
Lección 2 - Árboles de decisión
Lección 3 - Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Lección 4 - Naive Bayes
Lección 5 - Evaluar modelos de aprendizaje supervisado

Módulo 3: Aprendizaje No Supervisado
Lección 1 - Clustering: K-means, DBSCAN
Lección 2 - Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
Lección 3 - Asociación de reglas: Apriori
Lección 4 - Análisis de componentes principales
Lección 5 - Aplicaciones del aprendizaje no supervisado

Módulo 4: Aprendizaje por Refuerzo
Lección 1 - Conceptos básicos de aprendizaje por refuerzo
Lección 2 - Q-Learning
Lección 3 - Deep Q-Learning
Lección 4 - Policy Gradient
Lección 5 - Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo

Módulo 5: Tendencias y Avances en Inteligencia Artificial
Lección 1 - Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Lección 2 - Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Lección 3 - Generative Adversarial Networks (GANs)
Lección 4 - Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Lección 5 - Visión Computacional

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