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AI Sprouts

Construye Tus Bases en IA

¿Listo para crecer? Sumérgete en los bloques fundamentales de la IA: datos, algoritmos y redes neuronales. Ejercicios prácticos te ayudan a desarrollar intuición antes de escribir código.

16
Lecciones
~4h
Duración
2/5
Nivel

🎯 Lo Que Aprenderás

  • ✓Distinguir aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • ✓Entender qué son los datos de entrenamiento y por qué importan
  • ✓Pensar críticamente sobre el sesgo y la equidad en IA

Requisitos Previos: AI Seeds (recomendado)

📚 Lecciones

1
📊

Cómo los Datos Impulsan la IA

Discover what datasets are, why data quality matters, and how the right data teaches AI to be smart.

⏱️ 12m→
2
📝

Algoritmos Explicados

Learn what algorithms are, how they work with everyday examples, and why choosing the right one matters for AI.

⏱️ 15m→
3
🕸️

Introducción a las Redes Neuronales

Explore how neural networks mimic the brain, process information through layers, and learn from their mistakes.

⏱️ 18m→
4
🏋️

Entrenamiento de Modelos de IA

Understand the training loop, loss functions, overfitting, and how to know when your AI model is ready.

⏱️ 15m→
5
⚖️

Ética y Sesgo en IA

Explore how bias enters AI systems, the ethical challenges AI creates, and how we can build fairer technology.

⏱️ 15m→
6
⛓️

Retropropagación

Understand how neural networks learn by propagating errors backwards through layers, using the chain rule to update every weight.

⏱️ 16m→
7
📉

Funciones de Pérdida y Optimizadores

Discover how loss functions measure a model's errors and how optimisers use gradients to systematically reduce them.

⏱️ 15m→
8
🔤

Tokenización

Learn how language models break text into tokens using BPE and other algorithms, and why tokenisation shapes everything from cost to capability.

⏱️ 14m→
9
🧭

Embeddings y Bases de Datos Vectoriales

Explore how AI represents words and sentences as vectors in high-dimensional space, enabling semantic search, recommendations, and RAG.

⏱️ 16m→
10
📊

Métricas de Evaluación

Learn why accuracy alone is misleading, and master the metrics - precision, recall, F1, ROC-AUC, BLEU, and perplexity - that truly measure AI performance.

⏱️ 15m→
11
🔤

Entendiendo los grandes modelos de lenguaje

How GPT, Claude and other LLMs work under the hood

⏱️ 15m→
12
📉

Sobreajuste y subajuste: por qué fallan los modelos de ML

Understand the two most common machine learning failure modes — overfitting and underfitting — with clear examples and how to fix them.

⏱️ 25m→
13
⚙️

Ingeniería de características: enseñar a las máquinas qué importa

Learn how feature engineering transforms raw data into powerful machine learning inputs — the skill that separates good models from great ones.

⏱️ 30m→
14
🔀

Aprendizaje supervisado vs no supervisado: diferencias clave explicadas

A clear comparison of supervised and unsupervised machine learning — when to use each approach, with real-world examples and algorithms.

⏱️ 25m→
15
🌳

Árboles de decisión: el algoritmo que puedes dibujar en papel

Learn how decision trees work, why they're one of the most intuitive ML algorithms, and when to use them.

⏱️ 25m→
16
🔵

Clustering: cómo la IA encuentra patrones sin etiquetas

Understand clustering — a key unsupervised learning technique — through K-Means, hierarchical clustering, and real-world applications.

⏱️ 25m→
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