Aprendí conceptos clave desde los fundamentos básicos de la IA hasta aplicaciones avanzadas como Deep Learning, NLP, y visión artificial. Lo más valioso fue entender cómo las matemáticas (álgebra, cálculo y estadística) sustentan estos sistemas y la importancia de la ética en la implementación de soluciones de IA.
Aprendí desde finanzas personales con ChatGPT hasta crear videos promocionales con inteligencia artificial. Me sorprendió descubrir cómo usar la IA en documentos legales, análisis financiero y hasta para mejorar mis reuniones con transcripciones automáticas.
Aprendí a identificar oportunidades, seleccionar tecnologías adecuadas, formar equipos especializados y calcular costos. Lo más valioso fue entender cómo crear una cultura de experimentación mientras se gestionan los riesgos legales y de seguridad.
Exploré desde la historia de la IA hasta herramientas prácticas como ChatGPT, Claude y GitHub Copilot. Aprendí cómo estas tecnologías están revolucionando la programación y cómo puedo integrarlas en mi flujo de trabajo diario para ser más eficiente.
Aprendí desde programación asistida con GitHub Copilot hasta análisis con ChatGPT, pasando por generación de datasets con GPT-4. Las herramientas de IA no solo aumentan nuestra productividad sino que transforman completamente nuestra forma de trabajar con datos.
Aprendí sobre privacidad, escándalos históricos y sesgos en datos. Descubrí los retos éticos actuales en reconocimiento facial, vehículos autónomos y NLP, así como el potencial del "data for good" en políticas públicas, salud y educación.
Aprendí a implementar modelos supervisados y no supervisados, desde regresión lineal para predecir, hasta K-means para clasificar perfiles. Dominé la preparación de datos con Python, la evaluación de modelos con métricas como RMSE, y técnicas avanzadas como PCA y DBSCAN.
