🚀 AI Learning Roadmap

AI Learning Roadmap es un repositorio abierto donde documentaré mi aprendizaje en Inteligencia Artificial. Incluye guías, ejemplos y ejercicios prácticos organizados como un roadmap de estudio, pensado para quienes quieran aprender IA de manera estructurada y aplicada.

📌 Contenido del repositorio

• Python para IA

  • Nuevas librerías y conceptos aplicados a Inteligencia Artificial
  • Ejemplos de implementación de algoritmos y modelos
  • Automatización y creación de scripts para IA

• Machine Learning

  • Conceptos clave y algoritmos aplicados
  • Regresión, clasificación, clustering
  • Ejercicios prácticos con datasets

• Deep Learning

  • Redes neuronales y su implementación
  • Frameworks: TensorFlow, PyTorch
  • Ejemplos prácticos de entrenamiento y evaluación de modelos

• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

  • Modelos de texto y embeddings
  • Tokenización, análisis de sentimientos
  • Transformers y grandes modelos de lenguaje

• Visión por Computadora

  • Clasificación de imágenes y detección de objetos
  • Redes convolucionales (CNN)
  • Proyectos prácticos

• Microsoft AI Tools

  • Ejercicios con Copilot y automatización asistida
  • Creación de agentes y soluciones con Azure AI Foundry
  • Integración de modelos de IA en Python

• Recursos y referencias

  • Cursos, libros, blogs y papers recomendados
  • Links a datasets y notebooks de ejemplo

🎯 Objetivo

Compartir un camino claro y estructurado para aprender Inteligencia Artificial, documentando mi proceso de aprendizaje y ofreciendo recursos útiles a la comunidad.

🤝 Contribuciones

¡Bienvenidas! Puedes contribuir mediante:

• Correcciones y mejoras en los notebooks y guías
• Nuevos ejemplos y ejercicios
• Sugerencias de recursos o temáticas

⚡ Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT.