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Inteligencia Artificial

1. Introducción a la IA

• Definición y conceptos básicos
• Historia de la IA
• Tipos de IA: débil vs. fuerte

2. Fundamentos matemáticos

• Álgebra lineal
• Probabilidad y estadística
• Cálculo

3. Aprendizaje automático

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje por refuerzo

4. Redes neuronales

• Perceptrón simple y multicapa
• Redes convolucionales
• Redes recurrentes

5. Procesamiento del lenguaje natural

• Análisis de texto
• Traducción automática
• Generación de lenguaje

6. Visión por computador

• Reconocimiento de imágenes
• Detección de objetos
• Segmentación de imágenes

7. Ética y seguridad en IA

• Sesgos y fairness
• Privacidad y protección de datos
• Impacto social de la IA

8. Aplicaciones prácticas de la IA

IA en medicina

IA en finanzas

• 1. Análisis predictivo de mercados
  • Uso de algoritmos para predecir tendencias
  • Análisis de sentimiento en redes sociales y noticias
  • Modelos de predicción de precios
• 2. Gestión de riesgos
  • Detección de fraudes en transacciones
  • Evaluación de riesgo crediticio
  • Modelos de stress testing
• 3. Trading algorítmico
  • Estrategias de trading de alta frecuencia
  • Optimización de carteras de inversión
  • Arbitraje de precios
• 4. Atención al cliente
  • Chatbots y asistentes virtuales
  • Sistemas de recomendación personalizados
  • Procesamiento automatizado de reclamaciones
• 5. Cumplimiento normativo (Compliance)
  • Detección de lavado de dinero
  • Monitoreo de transacciones sospechosas
  • Adaptación automática a cambios regulatorios
• 6. Automatización de procesos
  • Procesamiento de solicitudes de préstamos
  • Automatización de tareas administrativas y contables
  • Reconciliación de cuentas y auditorías
• 7. Análisis de datos no estructurados
  • Procesamiento de informes financieros y noticias
  • Análisis de llamadas de conferencia y presentaciones
  • Extracción de información de documentos legales
• 8. Finanzas personales
  • Aplicaciones de gestión de gastos con IA
  • Asesores financieros automatizados (robo-advisors)
  • Planificación financiera personalizada

IA en robótica

• 1. Fundamentos de la robótica inteligente
  • Percepción del entorno
  • Planificación de movimientos
  • Toma de decisiones autónoma
• 2. Sistemas de visión artificial
  • Reconocimiento de objetos
  • Navegación visual
  • Seguimiento de movimiento
• 3. Aprendizaje por refuerzo en robótica
  • Aprendizaje de políticas de control
  • Adaptación a entornos dinámicos
  • Simulación y transferencia al mundo real
• 4. Robótica colaborativa (cobots)
  • Interacción humano-robot
  • Seguridad en entornos compartidos
  • Aprendizaje por demostración
• 5. Robots móviles autónomos
  • Mapeo y localización simultáneos (SLAM)
  • Planificación de rutas
  • Navegación en entornos no estructurados
• 6. Manipulación robótica avanzada
  • Agarre y manipulación de objetos
  • Destreza y manipulación fina
  • Aprendizaje de habilidades motoras
• 7. Procesamiento del lenguaje natural en robótica
  • Interfaces de voz para control de robots
  • Comprensión de instrucciones en lenguaje natural
  • Generación de respuestas verbales
• 8. Robótica en la nube
  • Computación distribuida para robots
  • Compartir conocimientos entre robots
  • Actualización remota de habilidades
• 9. Aplicaciones específicas
  • Robots industriales inteligentes
  • Vehículos autónomos
  • Robots de asistencia y cuidado
  • Robots para exploración espacial
• 10. Ética y seguridad en robótica con IA
  • Toma de decisiones éticas en robots autónomos
  • Privacidad y protección de datos en sistemas robóticos
  • Impacto social y laboral de la automatización avanzada

9. Análisis predictivo de mercados

• 1.Fundamentos del análisis predictivo
• 2.Conceptos básicos de series temporales financieras
• 3.Hipótesis del mercado eficiente vs. predictibilidad
• 4.Tipos de datos financieros
• 5.Preparación y limpieza de datos financieros
• 6.Modelos de machine learning para predicción de precios
• 9.Regresión lineal y no lineal
• 8.Árboles de decisión y random forests
• 9.Support Vector Machines (SVM)
• 10.Análisis de sentimiento en mercados financieros
• 11.Procesamiento de lenguaje natural en noticias financieras
• 12.Análisis de redes sociales y foros de inversión
• 13.Correlación entre sentimiento y movimientos del mercado
• 14.Series temporales y pronósticos avanzados
• 15.Modelos ARIMA y SARIMA
• 16.Redes neuronales recurrentes (RNN) y LSTM
• 17.Modelos de volatilidad (GARCH)
• 18.Técnicas avanzadas y consideraciones prácticas
• 19.Ensemble methods y stacking
• 20.Feature engineering para datos financieros
• 21.Evaluación y backtesting de modelos predictivos
• 22.Implementación y despliegue de modelos
• 23.Consideraciones éticas y limitaciones
• 24.Impacto en la eficiencia del mercado
• 25.Riesgos sistémicos de la automatización
• 26.Regulaciones y compliance

10.Librerías de IA

Definición de librerías en IA

• Concepto y propósito de las librerías de software en IA

• Importancia en el desarrollo de aplicaciones de IA

• Python

  • TensorFlow

    • Utilidades
      • Aprendizaje profundo
      • Redes neuronales
      • Procesamiento de lenguaje natural
    • Contras
      • Curva de aprendizaje empinada
      • Puede ser lento en ciertas operaciones

  • PyTorch

    • Utilidades
      • Aprendizaje profundo
      • Visión por computador
      • Procesamiento de lenguaje natural
    • Contras
      • Menos herramientas de producción que TensorFlow
      • Documentación a veces inconsistente

  • Scikit-learn

    • Utilidades
    • Aprendizaje automático clásico
    • Preprocesamiento de datos
    • Evaluación de modelos
    • Contras
    • No es adecuado para aprendizaje profundo
    • Menos eficiente para conjuntos de datos muy grandes

  • Keras

    • Utilidades
      • Interfaz de alto nivel para redes neuronales
      • Rápido prototipado
    • Contras
      • Menos flexibilidad que frameworks de bajo nivel
      • Dependencia de backends

  • OpenCV

    • Utilidades
      • Visión por computador
      • Procesamiento de imágenes y video
    • Contras
      • Puede ser complejo para principiantes
      • Documentación a veces desactualizada

  • Consideraciones al elegir librerías

    • Compatibilidad con el proyecto y requisitos
    • Rendimiento y eficiencia
    • Soporte de la comunidad y documentación
    • Curva de aprendizaje y facilidad de uso

  • Tendencias futuras en librerías de IA

    • Librerías especializadas para IA explicable
    • Integración de hardware específico para IA
    • Librerías para IA de borde (Edge AI)

• R

  • caret

    • Utilidades: Clasificación y regresión, selección de modelos
    • Contras: Menos eficiente que algunas alternativas de Python

  • mlr3

    • Utilidades: ML unificado, benchmarking, tuning de hiperparámetros
    • Contras: Curva de aprendizaje pronunciada

• Java

  • Deeplearning4j

    • Utilidades: Aprendizaje profundo, integración con Hadoop y Spark
    • Contras: Menos flexible que algunas alternativas de Python

  • Weka

    • Utilidades: Minería de datos, preprocesamiento, visualización
    • Contras: Interfaz menos intuitiva, rendimiento limitado con grandes datasets

• C++

  • dlib

    • Utilidades: ML, visión por computador, procesamiento de imágenes
    • Contras: Documentación limitada, menos amigable para principiantes

  • MLPack

    • Utilidades: Varios algoritmos de ML, escalable
    • Contras: Menos popular, comunidad más pequeña

• JavaScript

  • TensorFlow.js

    • Utilidades: ML en navegador o Node.js, conversión de modelos de TensorFlow
    • Contras: Rendimiento limitado comparado con implementaciones nativas

  • Brain.js

    • Utilidades: Redes neuronales en JavaScript, fácil de usar
    • Contras: Menos potente que alternativas de otros lenguajes