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Senhsucht/ml_ia_learning_notes

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Documentación de Aprendizaje de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este repositorio sirve como un compendio personal para documentar mi progreso de aprendizaje a través de una colección de 17 libros sobre Machine Learning e Inteligencia Artificial de la editorial O'Reilly.

Objetivo

Este repositorio tiene como objetivo ser una biblioteca personal de notas y ejercicios para la consolidacion de conceptos, el desarrollo de habilidades practicas y la construcción de un portafolio que demuestre la aplicación de los conocimientos adquiridos.

Estructura del Repositorio

El repositorio se encuentra organizado con una carpeta dedicada a cada libro, nombrada siguiendo el formato nombre-del-libro. Dentro de cada directorio, se han dispuesto los siguientes elementos:

  • Notas (.md): Contienen resúmenes de los capítulos, conceptos esenciales y observaciones personales.
  • Ejercicios (.ipynb): Se trata de cuadernos de Jupyter que incluyen la resolución de ejercicios prácticos y exploraciones de código.
  • Ejemplos de código: Archivos de código fuente u otros formatos relevantes para la implementación de ejemplos descritos en el material de lectura.

Hoja de Ruta de Lectura

A continuación se presenta la lista de libros que se abordarán, sirviendo como un registro de mi progreso.

  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
  • Machine Learning with Python Cookbook Second Edition
  • Architecting Data and Machine Learning Platforms
  • Prompt Engineering for LLMs
  • Prompt Engineering for Generative AI
  • Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT
  • Hands-On Large Language Models
  • Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
  • AI Engineering
  • Generative Deep Learning
  • Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models
  • Training Data for Machine Learning
  • Low-Code AI
  • The Developer's Playbook for Large Language Model Security
  • Generative AI on AWS
  • Machine Learning Interviews

Notas

  • Cada nota tendra su respectiva cita del libro al que se refiere.
  • Procurare hacer ejercicios no identicos a los libros.
  • Este proyecto está pensado únicamente para práctica personal.

Contacto

Si quieres platicar sobre datos, tecnología o colaborar:

✍️ Autor: Angel Arturo Castro Cortes

About

Cuaderno abierto de estido sobre Machine Learning e IA

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