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Unidad 1: Fundamentos y caminos del Machine Learning (sin programar)
El Machine Learning y sus 3 caminos
Fundamentos y caminos del Machine Learning
Simulación: Los 3 caminos — Clasificación, Clusterización y Aprendizaje por Refuerzo
Evaluación Unidad 1 (5 preguntas)
Debate — ¿Puede ML reemplazar reglas explícitas?
Caso de estudio Unidad 1 — Clasificando frutas sin código
Glosario y ejemplos rápidos: IA (datos, etiqueta, modelo, entrenamiento, predicción)
Unidad 2: Datos, aplicaciones en la vida diaria y el futuro responsable
El combustible del ML — datos buenos vs. malos
Datos y buenas prácticas: guía para calidad y mejora de datasets
Taller: Evaluación de un dataset (SCORM)
IA en tu día a día y El futuro y los mitos — Lección comunicativa
Evaluación Unidad 2 - Calidad de datos y aplicaciones
Debate — ¿Confías en recomendaciones basadas en ML?
Caso de estudio Unidad 2 — Evaluar datos y decidir acción
Aplicaciones, ética y futuro de la IA: guía para usuarios y responsables
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