Introducción al Nivel Intermedio de Inteligencia Artificial

Bienvenido al nivel intermedio de Inteligencia Artificial. Aquí empezamos a trabajar con conceptos más avanzados, modelos reales, librerías profesionales y técnicas que se utilizan en proyectos de producción. Este nivel te prepara para construir modelos funcionales con Scikit‑Learn.

1. Qué aprenderás en el nivel intermedio

En este nivel aprenderás a trabajar con modelos reales de Machine Learning, incluyendo clasificación, regresión y preprocesamiento avanzado.

• Scikit‑Learn
• Entrenamiento de modelos reales
• Validación cruzada
• Regularización
• Optimización de hiperparámetros
• Evaluación profesional

2. Requisitos previos

Para aprovechar este nivel necesitas dominar los conceptos del nivel básico:

• Regresión lineal
• Clasificación
• Métricas de evaluación
• Overfitting y underfitting
• Preprocesamiento básico

3. Herramientas que usaremos

En este nivel empezamos a usar librerías reales de Python para IA.

• Scikit‑Learn: librería principal de Machine Learning.
• Pandas: manipulación de datos.
• NumPy: operaciones matemáticas.
• Matplotlib: visualización.

4. Flujo de trabajo profesional

A partir de ahora, el flujo de trabajo será más profesional y estructurado:

• Cargar dataset
• Limpiar datos
• Normalizar
• Dividir en entrenamiento y pruebas
• Entrenar modelo
• Evaluar
• Optimizar

5. Primer dataset real

En las próximas guías usaremos datasets reales como:

• Predicción de precios
• Clasificación de clientes
• Detección de fraude
• Datos de salud

Esto te permitirá aplicar técnicas profesionales en escenarios reales.

6. Ejercicios

# pista flujo
cargar → limpiar → normalizar → entrenar → evaluar

# pista validación cruzada
"Evaluar el modelo en múltiples divisiones del dataset."

7. Mini‑proyecto: Preparación del entorno

Instala las librerías necesarias para el nivel intermedio:

pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib

En la siguiente guía cargarás tu primer dataset real.

Siguiente guía