Fase 01 Fundamentos
Los fundamentos definen qué puede representar, inferir, optimizar y verificar un sistema. Incluyen objetos matemáticos, cómputo ejecutable, razonamiento explícito, supuestos estadísticos y el proceso generador de datos.
Modelo mental
Representación define qué se puede expresar; probabilidad y datos definen incertidumbre; objetivos definen preferencia; cómputo y algoritmos determinan qué puede resolverse.
Hoja de ruta
- Matemática para IA
- Computación y Autodiff
- IA Clásica y Razonamiento
- Fundamentos del Aprendizaje
- Machine Learning Estadístico
- Datos para IA
Conecta con: Fase 00 — Orientación · Fase 02 — Aprendizaje y Modelos
Fuentes principales
- Mathematics for Machine Learning — puente matemático hacia ML.
- Artificial Intelligence: A Modern Approach — búsqueda, razonamiento y aprendizaje.
- An Introduction to Statistical Learning — aprendizaje estadístico y labs.