🤖 Inteligencia Artificial

Repositorio educativo sobre Inteligencia Artificial

Este repositorio contiene material educativo, conceptos fundamentales, algoritmos y ejemplos prácticos sobre Inteligencia Artificial implementados en Python.

📚 Contenido

1. Fundamentos de IA

• ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
• Historia y evolución de la IA
• Tipos de IA: Débil vs Fuerte
• Campos de aplicación

2. Machine Learning

• Aprendizaje Supervisado
  • Regresión Lineal
  • Clasificación
  • Árboles de Decisión
• Aprendizaje No Supervisado
  • Clustering (K-Means)
  • Análisis de Componentes Principales (PCA)
• Aprendizaje por Refuerzo

3. Redes Neuronales

• Perceptrón
• Redes Neuronales Multicapa
• Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

4. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

• Análisis de sentimientos
• Tokenización y preprocesamiento
• Modelos de lenguaje

5. Visión por Computadora

• Procesamiento de imágenes
• Detección de objetos
• Reconocimiento facial

🛠️ Tecnologías y Librerías

• Python 3.8+
• NumPy - Computación numérica
• Pandas - Manipulación de datos
• Scikit-learn - Machine Learning
• TensorFlow/Keras - Deep Learning
• OpenCV - Visión por computadora
• NLTK/spaCy - Procesamiento de lenguaje natural
• Matplotlib/Seaborn - Visualización de datos

📁 Estructura del Repositorio

inteligencia-artificial/
├── README.md
├── fundamentos/
│   ├── conceptos_basicos.md
│   └── historia_ia.md
├── machine_learning/
│   ├── regresion_lineal.py
│   ├── clasificacion.py
│   └── clustering.py
├── redes_neuronales/
│   ├── perceptron.py
│   ├── mlp.py
│   └── cnn_ejemplo.py
├── nlp/
│   ├── analisis_sentimientos.py
│   └── tokenizacion.py
├── vision_computadora/
│   ├── procesamiento_imagenes.py
│   └── deteccion_objetos.py
├── datasets/
│   └── datos_ejemplo/
├── notebooks/
│   └── ejemplos_jupyter/
└── requirements.txt

🚀 Cómo empezar

Prerequisitos

# Instalar Python 3.8 o superior
python --version

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/rodassantiag/inteligencia-artificial.git
cd inteligencia-artificial

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

Ejecución de ejemplos

# Ejemplo de regresión lineal
python machine_learning/regresion_lineal.py

# Ejemplo de red neuronal simple
python redes_neuronales/perceptron.py

# Análisis de sentimientos
python nlp/analisis_sentimientos.py

📖 Recursos adicionales

Libros recomendados

• "Hands-On Machine Learning" - Aurélien Géron
• "Pattern Recognition and Machine Learning" - Christopher Bishop
• "Deep Learning" - Ian Goodfellow

Cursos online

• Coursera - Machine Learning
• edX - Introduction to Artificial Intelligence
• Udacity - AI Programming with Python

Datasets para práctica

• Kaggle Datasets
• UCI Machine Learning Repository
• Google Dataset Search

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si quieres contribuir:

1. Fork el proyecto
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/NuevaFuncionalidad)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Agregar nueva funcionalidad')
4. Push a la rama (git push origin feature/NuevaFuncionalidad)
5. Abre un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.

📧 Contacto

Santiago Rodas - @rodassantiag

Link del Proyecto: https://github.com/rodassantiag/inteligencia-artificial

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