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Python para la IA

Aprende a escribir Python como lo hacen los equipos que construyen sistemas de inteligencia artificial: código limpio, tipado, probado y consciente de cómo usa la memoria. Este curso sienta las bases técnicas sobre las que se apoyan el procesamiento de datos, el entrenamiento y el despliegue de modelos.

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Temario del Curso

Módulo 1: Python profesional 4 lecciones
Módulo 2: Memoria y modelo de ejecución en Python 4 lecciones
  • 2.1 Memoria y modelo de ejecución Inicia sesión para ver
  • 2.2 Análisis de Memoria Práctico Inicia sesión para ver
  • 2.3 Glosario de Memoria y Ejecución Inicia sesión para ver
  • 2.4 Evaluación Unidad 2 Inicia sesión para ver
Módulo 3: Ingeniería de características y procesamiento de datos para IA 4 lecciones
  • 3.1 Procesamiento y Limpieza de Datos Inicia sesión para ver
  • 3.2 Procesamiento de Datos Inicia sesión para ver
  • 3.3 Glosario de Procesamiento de Datos Inicia sesión para ver
  • 3.4 Evaluación Módulo 3 Inicia sesión para ver
Módulo 4: Creación y validación de esquemas con Pydantic 5 lecciones
  • 4.1 Validación y Modelado con Pydantic Inicia sesión para ver
  • 4.2 Introducción a Pydantic Inicia sesión para ver
  • 4.3 Glosario de Pydantic Inicia sesión para ver
  • 4.4 Evaluación Módulo 4 Inicia sesión para ver
  • 4.5 Validación de hiperparámetros con Pydantic Inicia sesión para ver
Módulo 5: Iteradores, generadores y evaluación perezosa 4 lecciones
  • 5.1 Procesamiento eficiente con Lazy Evaluation Inicia sesión para ver
  • 5.2 Iteradores y Generadores Inicia sesión para ver
  • 5.3 Glosario de Iteradores y Generadores Inicia sesión para ver
  • 5.4 Evaluación Módulo 5 Inicia sesión para ver
Módulo 6: Decoradores y gestores de contexto 4 lecciones
  • 6.1 Met programación y control de recursos Inicia sesión para ver
  • 6.2 Decoradores y Context Managers Inicia sesión para ver
  • 6.3 Glosario de Decoradores y Context Managers Inicia sesión para ver
  • 6.4 Evaluación Módulo 6 Inicia sesión para ver
Módulo 7: Manejo de errores, logging y configuración 4 lecciones
  • 7.1 Resiliencia y observabilidad en sistemas de IA Inicia sesión para ver
  • 7.2 Manejo de Errores y Logging Inicia sesión para ver
  • 7.3 Glosario de Manejo de Errores, Logging y Configuración Inicia sesión para ver
  • 7.4 Evaluación Módulo 7 Inicia sesión para ver
Módulo 8: Testing con pytest y pruebas automatizadas 4 lecciones
  • 8.1 Calidad y pruebas de software en IA Inicia sesión para ver
  • 8.2 Testing con Pytest Inicia sesión para ver
  • 8.3 Glosario de Testing con Pytest Inicia sesión para ver
  • 8.4 Evaluación Módulo 8 Inicia sesión para ver
Módulo 9: Práctica integradora: Refactorización a paquete tipado 4 lecciones
  • 9.1 Llevando la teoría a un entorno de producción Inicia sesión para ver
  • 9.2 Práctica Integradora Inicia sesión para ver
  • 9.3 Glosario de Refactorización y Arquitectura Inicia sesión para ver
  • 9.4 Evaluación Módulo 9 Inicia sesión para ver
Módulo 10: Conclusión y resumen del curso 2 lecciones
  • 10.1 Resumen general de Python para la Ingeniería de IA Inicia sesión para ver
  • 10.2 Examen final integrador Inicia sesión para ver