El interés por aprender inteligencia artificial no deja de crecer, y una prueba clara es la enorme comunidad de estudiantes que se ha sumado al curso de aprendizaje automático impartido por Andrew Ng. Más de un millón de personas ya lo han tomado para dar sus primeros pasos en el campo. Esta cifra refleja no solo la relevancia del tema, sino también la confianza en un programa diseñado para principiantes que desean iniciarse de manera práctica en la IA. En este artículo quiero contarte con calma de qué se trata este curso y por qué puede convertirse en una puerta de entrada ideal para ti.
Una introducción cercana al aprendizaje automático
Este curso forma parte de la especialización en aprendizaje automático de DeepLearning.AI y Stanford. Se centra en el aprendizaje supervisado, es decir, en cómo enseñar a un algoritmo a predecir resultados basándose en ejemplos previos. Lo mejor es que no necesitas experiencia avanzada: con conocimientos básicos de informática puedes seguirlo sin problema. Además, está disponible en español con doblaje por IA y en otros 29 idiomas.
En el camino, aprenderás a usar herramientas populares como NumPy y scikit-learn, que son estándar en la programación en Python para machine learning. Estos recursos no solo se explican en teoría, sino que se aplican en tareas y laboratorios prácticos que ayudan a asentar los conceptos.
Lo que aprenderás paso a paso
El curso está dividido en 3 módulos diseñados para principiantes, cada uno con tareas prácticas y laboratorios de programación. Aquí un resumen visual:
| Semana | Tema principal | Tiempo estimado |
|---|---|---|
| 1 | Introducción al aprendizaje automático | 7 horas |
| 2 | Regresión con múltiples variables de entrada | 9 horas |
| 3 | Clasificación y regresión logística | 16 horas |
En la primera semana conocerás las bases del aprendizaje automático, qué problemas resuelve y cómo se usa en el mundo real.
En la segunda semana ampliarás la regresión lineal para trabajar con múltiples variables, aplicar técnicas como la vectorización y practicarás con ejercicios en código.
En la tercera semana llegarás a la clasificación: aprenderás regresión logística, regularización y cómo manejar el sobreajuste en tus modelos.
Si quieres profundizar más en temas relacionados, puedes ver más cursos en la categoría de programación.
Datos clave que conviene conocer
Algunos aspectos importantes de este curso que vale la pena mencionar:
- Duración flexible: se estima completarlo en 3 semanas, con 10 horas de dedicación a la semana.
- Nivel: pensado para principiantes, pero con retos prácticos.
- Certificado: al finalizar puedes obtener un certificado profesional para añadir a tu CV o perfil de LinkedIn.
- Valoración: tiene una calificación promedio de 4.9 estrellas con más de 30 mil reseñas.
- Instructor principal: Andrew Ng, pionero de la IA y fundador de Coursera.
Entre las habilidades que obtendrás destacan: modelización estadística, programación en Python, uso de scikit-learn, análisis de regresión y técnicas de clasificación. En otras palabras, competencias prácticas que puedes aplicar en proyectos propios o académicos.
También puedes unirte a la comunidad y compartir tus avances en el canal de Telegram o en la página de Facebook.
Cómo unirse al curso
La inscripción es sencilla. El curso inicia el 20 de septiembre y puedes registrarte gratis directamente desde la página oficial de Coursera: Aprendizaje automático supervisado: Regresión y clasificación.
Ya más de 1,054,380 personas se han inscrito y han comenzado a experimentar con sus primeros modelos de aprendizaje automático. Si quieres unirte, puedes dar el primer paso desde aquí: Comienza el curso gratis.
