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Guadalajara.
Aprende inteligencia artificial, conoce a tu comunidad local y construye proyectos con impacto social en Guadalajara.
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Aprende haciendo
Desarrolla tus habilidades con ejercicios prácticos, preguntas compartidas y el apoyo de la comunidad.
Crea proyectos con impacto
Descubre cómo aplicar la IA a retos reales y convierte lo que aprendes en un proyecto con propósito.
Crece en comunidad
Conoce a estudiantes y mentores con experiencias distintas. Comparte ideas y aprende en compañía.
Aprende desde donde estés.
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Explora los cursosArchivo y recursos de la comunidad local
Del archivo de la comunidad Saturdays.AI. Conservamos los detalles de ediciones anteriores como referencia; consulta con el equipo local el programa actual.
Saturdays.AI - Guadalajara
Quinta edición: anuncio del archivo
Fecha anunciada en la página original: 26 de noviembre, 10:00 (GMT-6). El año no consta.
Archivo de la comunidad Saturdays.AI
Conoce la comunidad de IA en Guadalajara
AI Saturdays Guadalajara forma parte de un movimiento comunitario, global y sin fines de lucro. Trabajamos para acercar una formación rigurosa en inteligencia artificial a más personas mediante proyectos de impacto social.
Una formación práctica desde el primer día, con aprendizaje en equipo y proyectos aplicados.

Nuestro
Equipo Ganador

Conoce el trabajo del equipo ganador y los proyectos de esta edición.






































































Así vivimos el Demo Day
de la 4ta edición
Nuestros Proyectos
Selecciona la imagen de cada proyecto para leer el artículo de su equipo en Medium.
SysvIA
Urbalud
Smart Security
VAK.AI
InfrAccionesGDL
Ponente invitado
Ponencia
Aprendizaje automático bioinspirado
La optimización de modelos de aprendizaje automático utiliza herramientas de álgebra lineal y cálculo multivariable. Cuando obtener una solución analítica resulta difícil, pueden emplearse métodos numéricos, estocásticos o metaheurísticos. Algunos se inspiran en el comportamiento de los seres vivos y en la selección natural: son los enfoques de optimización bioinspirada.
Conoce más sobre el Dr. Aviña
- Profesor Investigador (TecMM UA Zapopan)
- Áreas de interés:
- Inteligencia artificial
- Aprendizaje automático cuántico
- Aprendizaje automático bioinspirado
- Proyecto descrito en la edición original: «Diseño y construcción de un computador cuántico abstracto para optimizar modelos de aprendizaje automático».
- Contribuciones: algoritmos cuánticos de optimización iterativa de primer y segundo orden, como el descenso de gradiente cuántico y el método de Newton cuántico.
Nuestros Jueces
Así vivimos el lanzamiento y las etapas Code2Learn y Build2Learn
En Guadalajara Connectory un lugar para colaborar y co-crear.
















































































Nuestro Equipo
Nos apasionan la IA y las personas. Creemos que aprender en comunidad y aplicar la tecnología con propósito puede ayudar a mejorar nuestro entorno.
Proceso de registro de la edición original
1
Llena el formulario de registro
2
3
Responde el examen de evaluación
4
Participa en una entrevista con tu mentor asignado
Sobre el examen
Reserva aproximadamente una hora para completar la evaluación de principio a fin.
¿Cómo es la experiencia?
AI Saturdays Guadalajara 4ᵗᵃ Edición
Los grupos de estudio de esta edición se reunían los sábados de 9:30 a 13:30 para aprender IA mediante proyectos.

Nuestro Equipo
Nos apasionan la IA y las personas. Creemos que aprender en comunidad y aplicar la tecnología con propósito puede ayudar a mejorar nuestro entorno.

Angelina Alarcón
Líder y mentora
Ingeniera en Computación, con maestrías en Administración de Empresas y en Ciencia de Datos y Big Data. En la biografía de esta edición cursaba el doctorado en Tecnologías de la Información en la Universidad de Guadalajara y contaba con más de 30 años de experiencia profesional en TI, incluida la implementación de proyectos de machine learning en el sector público. Como profesora de cátedra en el ITESM, compartía su experiencia con estudiantes de Ingeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas. También colaboraba con la Vicerrectoría de Educación Continua como coordinadora de portafolio guía, liderando un proyecto de IA generativa. La biografía recoge su participación en DAMA México y su papel como cofundadora y miembro de la junta directiva de Women in Data Science, Power and Engineering AC, una comunidad que promueve la participación de las mujeres en STEM.

Daniel Hernández
Mentor

Nayelhi de Anda
Mentora
Licenciada en Marketing y maestra en Big Data y Data Science. En la biografía de esta edición trabajaba como consultora sénior en la división de Inteligencia Artificial y Machine Learning de EY GDS y contaba con más de ocho años de experiencia en soluciones de inteligencia de negocio y análisis predictivo para empresas de México, Canadá y Estados Unidos. Le apasiona compartir conocimientos y apoyar a quienes comienzan su trayectoria en tecnología.

Luis Ernesto Román
Mentor
Licenciado en Gastronomía por la Escuela Culinaria Internacional. En la biografía de esta edición estudiaba una maestría en Ciencia de Datos y Big Data e Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Tecnológico Nacional de México. Apasionado de la programación, especialmente de Python y Go, contaba con dos años de experiencia en innovación gubernamental, desarrollando soluciones tecnológicas. Le interesan los proyectos de ciencia de datos aplicados a la administración pública y las ciencias sociales.

Ana Sofía López
Mentora
Estratega de operaciones de marketing en [A] en la biografía de esta edición, especializada en gestión de proyectos, redes sociales, email marketing y analítica web. Combina la creatividad con el análisis de datos para apoyar las decisiones y los objetivos de las organizaciones.

Jabin George
Mentor
Como líder de transformación ágil y arquitecto de TI empresarial, he dirigido proyectos para empresas Fortune 500 en distintos países. En la biografía de esta edición contaba con más de 12 años de experiencia. Mi trabajo combina la transformación ágil y el diseño de soluciones tecnológicas. He liderado equipos en entornos culturales diversos en Asia, la Unión Europea, Estados Unidos y el Reino Unido, conectando la tecnología con las estrategias de negocio.
Temario
La primera etapa del programa intensivo de Saturdays.AI comprende cinco módulos de Code2Learn

Limpieza, exploración y visualización de datos

Modelos básicos de ML (aprendizaje supervisado y no supervisado)

Validación de modelos

Redes neuronales y descenso de gradiente

Procesamiento del lenguaje natural
Clases opcionales

Interpretación de modelos de ML con SHAP

Análisis de series temporales

Métricas de evaluación: clasificación y regresión
Al terminar este itinerario, pondrás en práctica sus fundamentos en un proyecto durante la fase «build2learn».
El proyecto explorará una aplicación con impacto social mediante machine learning y se presentará al final del programa en el «Demo day»
Lo que dicen nuestros Fellows
Nuestros partners locales
Nuestros colaboradores locales y globales nos ayudan a ampliar las oportunidades para aprender IA.




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