Clase 12. Este proyecto se enfoca en el entrenamiento de un agente de aprendizaje por refuerzo para aterrizar un rover en la luna de manera segura y eficiente.

Discussion Forum ni jukwaa la mtandaoni linalohimiza mijadala ya kielimu na kijamii, lililojengwa kwa kutumia Django. Lengo la jukwaa hili ni kuwaunganisha watumiaji kutoka duniani kote ili kushiriki katika mazungumzo, kubadilishana maarifa, na kujenga jamii ya kujifunza.

Clase 9. Este proyecto implementa un modelo de inteligencia artificial para traducir texto de inglés a español, utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y redes neuronales. Además, se incluye una interfaz web para interactuar con el traductor.

Clase 3. Identity es un proyecto de inteligencia artificial que implementa un sistema de desbloqueo facial. Dada la imagen de una persona, el modelo es capaz de identificar quién es y, si corresponde, desbloquear el dispositivo. Este enfoque busca simplificar el acceso a dispositivos, evitando métodos tradicionales como pines o patrones.

Clase 8. Este proyecto utiliza una red neuronal recurrente (RNN) para analizar el precio de Bitcoin y predecir sus fluctuaciones

Clase 4. Este proyecto se centra en el desarrollo de una inteligencia artificial capaz de identificar elementos en imágenes. A través de una serie de implementaciones prácticas, se exploran diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN).

Clase 1. ChromeAI es una IA que determina el color óptimo de fuente (claro u oscuro) a partir del color de fondo, mejorando la legibilidad en interfaces web. Utiliza técnicas de Machine Learning para predecir si el texto debe ser blanco o negro según el color de fondo proporcionado.

Clase 11. AIFriend es una inteligencia artificial diseñada para conversar contigo. Puedes hablarle y te responderá con una voz humana, simulando una conversación con un amigo. Este proyecto nace como una solución a la creciente falta de interacción social en un mundo cada vez más digitalizado.

Clase 2. ScreenBuddy es una aplicación de inteligencia artificial que recomienda películas basándose en las preferencias de otros usuarios con gustos similares. El proyecto combina teoría y práctica sobre sistemas de recomendación, aprendizaje automático y análisis de datos.

Clase 10. Este repositorio contiene un tutorial en formato de Jupyter Notebook que demuestra cómo desplegar y utilizar modelos de inteligencia artificial de terceros utilizando herramientas como Cloudflare AI Workers o Azure ML Studio.

Clase 7. Este proyecto es el resultado de una clase sobre procesamiento de audio. El objetivo principal es desarrollar una inteligencia artificial capaz de eliminar el ruido de fondo de una grabación de audio.

Clase 6. Este repositorio contiene un Jupyter Notebook que demuestra cómo utilizar modelos de IA pre-entrenados de Hugging Face y Replicate para realizar super-resolución de imágenes. El objetivo es aumentar la resolución de una imagen pequeña (ej. 96x96) a una más grande (ej. 512x512) mejorando su calidad, en lugar de simplemente escalar los píxel

Clase 5. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de Inteligencia Artificial capaz de eliminar el fondo de las imágenes de forma automática.