AI Fundamentals – Guayerd x IBM 🧠🤖
¡Bienvenido al repositorio educativo del curso de Fundamentos de Inteligencia Artificial! Este espacio fue creado para hacer el contenido del curso más disponible y accesible.
Tabla de Contenidos
- Sobre el Proyecto
- Estado del Proyecto
- Tecnologías
- Instalación y Primeros Pasos
- Contenido del Curso
- Cómo Contribuir
- Licencia e Información del Repositorio
Estado del Proyecto
Tecnologías
Sobre el Proyecto
Este repositorio educativo contiene los materiales de estudio, ejercicios y soluciones del programa de Fundamentos de Inteligencia Artificial. Se realizó con fines educativos para que el contenido del curso esté más disponible y accesible.
Detalles del Curso
- 📆 Horario: Miércoles 19:00-22:00 hs
- 👥 Camada: 15
- 👩🏻🏫 Mentora: Mirta
- 📅 Inicio: 10/09/2025
Recursos Esenciales
Instalación y Primeros Pasos
Para obtener una copia local y comenzar a trabajar con el repositorio, sigue estos pasos.
Prerrequisitos
Asegúrate de tener instalado Git y Python 3.x en tu sistema.
Instalación
- Haz un Fork de este repositorio.
-
Clona tu fork en tu máquina local:
git clone https://github.com/tu_usuario/AI-Fundamentals-Guayerd-IBM.git -
Navega al directorio del proyecto:
cd AI-Fundamentals-Guayerd-IBM -
Instala las dependencias del proyecto:
pip install -r requirements.txt -
Crea una rama para tus cambios:
git checkout -b 'feature/AmazingFeature'
Quick Start
Una vez instalado, aquí tienes algunas formas rápidas de comenzar:
📚 Explorar el Contenido
# Navegar a un sprint específico
cd sprint1/ejercicios/clase2/
# Ver los ejercicios disponibles
ls -la
🚀 Ejecutar Ejercicios
# Para ejercicios de Python
python ejercicio.py
# Para notebooks de Jupyter
jupyter notebook estructura_de_datos.ipynb
🔍 Estructura Recomendada
- Ejercicios: Encuéntralos en
sprint-[X]/ejercicios/ - Soluciones: Agrega las tuyas en
sprint-[X]/soluciones/tu_usuario/ - Proyecto: Material del proyecto final en
Project/ - Contribuir: Consulta CONTRIBUTING.md para detalles
Contenido del Curso
El programa está organizado en 4 sprints intensivos. Para ver el detalle de cada sprint, haz click en el enlace correspondiente.
🌱 Sprint 1: Introducción a la IA y Fundamentos (Septiembre)
📊 Sprint 2: Análisis con Python (Octubre)
🤖 Sprint 3: Machine Learning (Noviembre)
📈 Sprint 4: Visualización de datos con Power BI (Diciembre)
🚀 Proyecto Integrador - Aurelion
Proyecto final donde aplicaremos todos los conceptos aprendidos durante el curso.
📁 Carpeta principal: Project
📊 Datos disponibles: Aurelion
| 🗂️ Primera Demo: | 🥇primera-demo | 🐍code | 📄docs |
| 🗂️ Segunda Demo: | 🥈segunda-demo | 🐍code | 📄docs | 📤output |
Cómo Contribuir
¡Las contribuciones son bienvenidas! Para pautas detalladas sobre cómo contribuir con tus soluciones, por favor revisa nuestra Guía de Contribución.
Resumen rápido:
- Haz fork del repositorio
- Crea una rama para tus soluciones
- Añade tus soluciones en
sprint[n°]/soluciones/tu_usuario/ - Abre un Pull Request
Licencia e Información del Repositorio
Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.
Este repositorio es educativo y se realizó para que el contenido del curso esté más disponible.
⭐ Si el contenido te fue de utilidad, ¡dale una estrella al repositorio!
Mantenido por: wigsdev