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      <title>Ing desarrollo IA jr by Lupita Maldonado Santiago</title>
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      <language>en-us</language>
      <pubDate>2023-01-11 17:16:01 UTC</pubDate>
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         <title>Java - 72 hrs</title>
         <author>lmaldonado70</author>
         <link>https://padlet.com/lmaldonado70/w892l0lnnjpkqa1f/wish/2441168973</link>
         <description><![CDATA[<div>Herramienta para programar con Java<br>Herramientas más usadas de Java<br>Creando un entorno de desarrollo en Java<br>Etapas de programación en Java<br>La JShell de Java<br>Variables en Java<br>Convención de Nombres en Java<br>Técnica de Naming: Camel Case<br>Tipos de datos(numéricos, char, boolean)<br>Operadores de asignación, incremento y decremento<br>Operaciones matemáticas<br>Cast en variables: Estimación y exactitud. Casteo entre tipos de datos<br>Condicionales en Java(if, else, operadores lógicos, expresiones booleanas, switch)<br>Funciones en Java&nbsp;<br>Ciclos en Java, arrays, ciclos for anidados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:20:33 UTC</pubDate>
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         <title>C++ - 72hrs</title>
         <author>lmaldonado70</author>
         <link>https://padlet.com/lmaldonado70/w892l0lnnjpkqa1f/wish/2441169489</link>
         <description><![CDATA[<div>Herramientas para programar en C++<br>Proceso de compilación<br>Instalación&nbsp;<br>Estructura básica de un programa en C++<br>Tipos de datos, variables constantes y listas<br>Operadores, entrada y salida de datos<br>Condicionales(if, switch)<br>Ciclo for, ciclo while y do-while<br>Funciones<br>El manejo de memoria dinámica(punteros)<br>Estructura de datos(uniones y enumeraciones)<br>Programación orientada&nbsp; a objetos<br>Encapsulación, This, Static, Herencia, Herencia múltiple, Poliformismo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:20:53 UTC</pubDate>
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         <title>Python - 72hrs</title>
         <author>lmaldonado70</author>
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         <description><![CDATA[<div>Herramientas para programar con R<br>Programación y Data science<br>Primeros cálculos con R y variables.<br>Tipos de datos&nbsp;<br>Estructura del dataset del proyecto, vectores, matrices, operadores para comparar y ubicar datos<br>Factores, listas y echar un vistazo al dataset<br>EDA: Exploratory Data Analysis<br>Gráficas de dispersión e histogramas, box plot e interpretación<br>EDA con dataset proyecto, gráficas de dispersión con histogramas, con dataset proyecto, con gráficas de dispersión con más de dos variables.<br>Programación dinámica<br>Optimización delFibonacci<br>Aleatoriedad con Python<br>Desarrollando simulación<br>Visualización de caminos aleatorios<br>Programación estocástica<br>Cálculo de probabilidades<br>Simulación de probabilidades<br>Inferencia Estadística<br>Media<br>Varianza y desviación estándar<br>Distribución normal<br>Simulaciones Montecarlo<br>Simulación Barajas<br>Cálculo de PI<br>Implementación del cálculo de PI<br>Muestreo<br>Teorema del límite central<br>Datos experimentales<br>Regresión lineal<br>Ciencia e ingeniería de datos<br>Roles&nbsp;<br>Configuración de ambiente<br>Jupyter Notebooks<br>Tipos de datos&nbsp;<br>Fuentes de datos&nbsp;<br>ETL<br>Tecnologías web<br>Realizar solicitudes HTTP con Python<br>Documentos HTML<br>Analizando sitios web para encontrar directivasal hacer un web scrapping<br>Requests<br>Implementación de web scrapper<br>Obtención de datos de artículo<br>Persistiendo la información o scrapeada<br>Pandas<br>Estructura de datos: Series, Dataframes<br>Índices y selección<br>Data wrangling&nbsp;<br>Automatización<br>Datos faltantes<br>Operaciones con series y DataFrames<br>Limpieza<br>Enriqueciendo datos<br>Jupyter - Valores duplicador<br>Valores duplicados en Python<br>Visualización de datos&nbsp;<br>Sistemas de datos&nbsp;<br>Automatización pipeline<br>Cargando datos a SQLite<br><br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:21:15 UTC</pubDate>
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         <title>R - 72hrs</title>
         <author>lmaldonado70</author>
         <link>https://padlet.com/lmaldonado70/w892l0lnnjpkqa1f/wish/2441170572</link>
         <description><![CDATA[<div>Herramientas para programar con R<br>Programación y Data Science<br>Primeros cálculos con R y variables<br>Tipos de datos&nbsp;<br>Estructura del dataset del proyecto, vectores, matrices, operadores para comparar y ubicar datos.<br>Factores, listas y echar un vistazo al dataset<br>EDA: Exploratory Data Analysis<br>Gráficas de dispersión e histogramas, box plot y su interpretación<br>EDA con dataset proyecto, gráficas de dispersión con histogramas, con dataset proyecto, box plot, con dataset proyecto, con gráficas de dispersión con más de dos variables.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:21:38 UTC</pubDate>
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         <title>Redes Neuronales - 72hrs</title>
         <author>lmaldonado70</author>
         <link>https://padlet.com/lmaldonado70/w892l0lnnjpkqa1f/wish/2441171293</link>
         <description><![CDATA[<div>Herramientas a usar de redes neuronales<br>Concepto Deep learning<br>Primera Red neuronal con Keras<br>Entrenando modelo red neuronal<br>La neurona<br>Arquitectura de red neuronal<br>Funciones de activación<br>Función de pérdida(loss function)<br>Descenso del gradiente<br>Backpropagation<br>Playground - Tensorflow<br>Dimensiones, tensores y reshape<br>Creando red neuronal usando numpy y matemáticas<br>Entrenamiento forward de red neuronal<br>Aplicando backpropagation y descenso del gradiente<br>Entrenamiento y análisis de resultados de red neuronal<br>Data: train, validation, test<br>Resolviendo problema de clasificación binaria<br>Entrenamiento del modelo de clasificación binaria<br>Regularización - Dropout<br>Reduciendo el overfitting<br>Problema de clasificación múltiple<br>Entrenamiento del modelo de clasificación múltiple<br>Resolviendo un problema de regresión<br>Entrenamiento del modelo de regresión<br>Análisis de resultados del modelo de regresión</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:22:07 UTC</pubDate>
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         <title>Ambientes Virtuales 24hrs</title>
         <author>lmaldonado70</author>
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         <description><![CDATA[<div>Python con VSCode<br>Git, GitHub<br>Flujo de trabajo en Python<br>PIP y entornos virtuales<br>Gráficas en Python con PIP<br>Requirements.txt<br>Solicitudes HTTP con requests<br>Pandas<br>Python Backend: web server con FastAPI<br>Contenedores Docker</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:22:23 UTC</pubDate>
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         <title>Reconocimiento de voz</title>
         <author>lmaldonado70</author>
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         <title>Lenguajes más usados para IA</title>
         <author></author>
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         <pubDate>2023-01-11 17:24:49 UTC</pubDate>
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         <title>Herramientas para IA</title>
         <author></author>
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         <pubDate>2023-01-11 17:26:03 UTC</pubDate>
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         <title>Funciones matemáticas - 72hrs</title>
         <author>lmaldonado70</author>
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         <description><![CDATA[<div>¿Qué es una función?<br>Tipos de variables<br>Dominio y rango de una función<br>Símbolos generales de matemáticas<br>Conjuntos<br>Funciones algebraicas lineales<br>Funciones algebraicas polinómicas<br>Funciones trascendentes<br>Funciones seccionadas<br>Funciones compuestas<br>Características de las funciones<br>Funciones de activación<br>¿Cómo calcular errores?</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:27:16 UTC</pubDate>
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         <title>Librerías usadas -24hrs</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Tensorflow<br>Keras<br>Numpy<br>pywhatkit<br>pyautogui<br>SpeechRecognition<br>pyttsx3<br>PyAudio<br>Textblob<br>nltk<br>spacy<br>requests<br>matplotlib</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:28:19 UTC</pubDate>
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         <title>Implementación de IA</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:28:40 UTC</pubDate>
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         <title>Conocer tipos de IA - 24hrs</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Heurística<br>Máquinas vectoriales de soporte (SVM)<br>Proceso de decisión de Markov<br>Procesamiento del lenguaje natural(PLN)<br>Redes neuronales</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:29:43 UTC</pubDate>
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         <title>Base de datos - 72hrs</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Entidades y atributos<br>Relaciones<br>Múltiples muchos<br>Diagrama ER<br>Diagrama físico: (tipos de datos, constraints y normalización)<br>Formas normales en Bases de datos relacionales<br>RBD Y RBDMS<br>Clientes gráficos<br>Servicios administrativos<br>DDL create<br>Create View DDL ALTER<br>SQL<br>DDL drop, DML<br>Query, SELECT, FROM, WHERE(nulo y no nulo)<br>Group by, order by y Having<br>Convertir una pregunta a un query SQL<br>Servicios administrados y jerarquía de datos<br>Bases de datos no relacionales<br>Firebase, firestore<br>Base de datos en la vide real<br>Database - semillero Python</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:31:29 UTC</pubDate>
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         <title>Redes convolucionales - 72hrs</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Herramientas a usar para redes neuronales convolucionales<br>Redes convolucionales<br>Primera red convolucional<br>Entrenando primera red convolucional<br>Manejo de imágenes<br>Kernel en redes neuronales<br>Kernel en acción<br>Padding y strides<br>Capa pooling<br>Arquitectura de redes convolucionales<br>Clasificación con redes neuronales convolucionales<br>Creación de red convolucional para clasificación<br>Entrenamiento de modelo de clasificación con redes convolucionales<br>Data augmentation<br>Callbacks: early stopping y checkpoints<br>Batch normalization<br>Optimización de modelo de clasificación<br>Entrenamiento de modelo de clasificación optimizado&nbsp;<br>Clasificando perros y gatos&nbsp;<br>Entrenamiento del modelo de clasificación de perros y gatos </div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-11 17:33:41 UTC</pubDate>
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         <title>Lenguaje natural</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-01-12 12:59:01 UTC</pubDate>
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         <title>Machine learning - 72hrs</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/lmaldonado70/w892l0lnnjpkqa1f/wish/2442965067</link>
         <description><![CDATA[<div>Fundamentos de machine learning<br>Numpy<br>Manipulación de datos con Pandas<br>Scikitlearn<br>Predicción de datos, sobreajuste y subajuste de datos<br>Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple<br>Regresión lineal simple con ScikitLearn(división de datos y creación de modelo)<br>Regresión logística con Scikit-Learn: definición y división de datos, evaluación del modelo<br>Matriz de confusión<br>Árbol de decisión<br>Comprendiendo data set para la creación de un árbol de decisión<br>Clasificador Scikit-Learn<br>Entrenamiento modelo de clasificación<br>Visualización de árbol de decisión<br>K-Means<br>Cargando el data set de Iris<br>Construcción y evaluación del modelo con K-Means<br>Graficación del modelo<br>Aprendizaje profundo<br>Tensorflow<br>Red neuronal Convolucional<br>Set de datos para red neuronal<br>Entrenando primera red neuronal convolucional<br>Evaluación de red convolucional<br>Análisis de problemas <br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-13 00:00:10 UTC</pubDate>
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         <title>Proyectos</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Lenguaje natural<br>Reconocimiento de voz<br>Reconocimiento de imágenes: objetos, reconocimiento facial<br>Medidas biométricas<br>Reconocimiento de iris<br>Reconocimiento de huella dactilar<br>Chatbots<br>Asistentes virtuales<br>Validador de contratos</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-13 00:35:04 UTC</pubDate>
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         <title>IA con la nube</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Herramientas de IA en la nube<br>Herramientas de google<br>Open Vision<br>Curso Azure<br>Curso AWS<br>Uso appis&nbsp;<br>Google Colab<br>App servers - semillero Python<br>¿que queremos enseñar que sea lo más útil?<br>(créditos - Carlos Chiquillo)<br>google colab (gratis)&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-13 18:12:36 UTC</pubDate>
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         <title>.NET - 72hrs</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Prerrequisitos<br>.NET<br>.NET framework vs .NET Core<br>Ventajas y usos de .NET<br>Línea de tiempo de .NET y C#<br>Common Language Runtime<br>Compilador Rosiyn<br>Common Language Specification<br>Common Type System<br>Instalación SDK<br>IDEs de .NET<br>dotnet CLI<br>Estructura de proyecto .NET<br>Compilación y ejecución<br>Archivos de compilación<br>Archivo Global JSON<br>Paquetes para .NET usando NuGet<br>Paquete con NuGet</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-13 18:50:59 UTC</pubDate>
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         <title>Herramientas IA</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>ChatGPT<br>OpenCV<br>Google Bard<br>OpenAI<br>- GPT-3<br>-Codex</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-17 02:43:54 UTC</pubDate>
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         <title>APIs</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Domina las APIs con .NET<br>Prerrequisitos<br>APIs<br>REST<br>Primera API con .NET<br>Consumiendo API desde Postman<br>Análisis del template para APIs de .NET<br>Atributos para verbos HTTP<br>Manejo de rutas<br>Minimal API vs Web API<br>Middlewares<br>Creando Middleware<br>Inyección de dependencias<br>Agregando logging a API<br>Documentos API con Swagger<br>Agregando librerías para Entity framework<br>Configuración de Entity framework y clases base<br>Creación de servicios<br>Inyectando servicios como dependencias<br>Creando controladores<br>Probando API con una base de datos SQL server</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-19 01:42:32 UTC</pubDate>
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