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Este repositório tiene los scripts y materiales sobre el curso 2352 - ONE - OCI AI Foundations Associate

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# 2352 - ONE - OCI AI Foundations Associate

Bienvenido al repositorio oficial de apoyo del curso **ONE - OCI AI Foundations Associate**, disponible en **Alura**.

Este repositorio reúne los scripts utilizados durante las demostraciones prácticas del curso para facilitar el seguimiento de las clases. Puedes utilizarlos para copiar y pegar el código durante las demostraciones, evitando tener que escribirlo manualmente mientras acompañas el contenido.

## Contenido del repositorio

Los siguientes archivos corresponden a las demostraciones realizadas en las clases:

| Clase | Archivo |
|--------|---------|
| 2.4 - Demostración: Introducción al Jupyter Notebooks | `demo_intro_al_jupyter_notebooks.py` |
| 2.5 - Demostración básica de ML (Parte 1) | `demo_basica_de_ml_parte_1.py` |
| 2.6 - Demostración básica de ML (Parte 2) | `demo_basica_de_ml_parte_2.py` |
| 3.4 - Demo: Clasificación con Perceptrón multicapa | `demo_pt1_clasificacion_con_perceptron_multicapa.py` `demo_pt2_clasificacion_con_perceptron_multicapa.py`|

## Objetivo

El propósito de este repositorio es servir como material de apoyo para los estudiantes del curso.

Los scripts fueron preparados para ser utilizados durante las clases y pueden copiarse y pegarse directamente en los entornos de demostración, como **Jupyter Notebooks**, permitiendo que el estudiante se concentre en comprender los conceptos presentados en lugar de escribir el código desde cero.

## Requisitos

Para ejecutar los ejemplos, se recomienda contar con:

- Python 3.10 o superior
- Jupyter Notebook o JupyterLab (cuando corresponda)
- Las bibliotecas indicadas durante el curso
- Un entorno configurado según las instrucciones de las clases

## Importante

Estos scripts tienen un propósito exclusivamente educativo.

En algunos casos, el código ha sido simplificado para facilitar la comprensión de los conceptos de **AI** y **ML**. Por esta razón, no representan necesariamente las mejores prácticas para entornos de producción.

## Derechos y responsabilidades

Este material fue desarrollado como complemento del curso de Alura.

Al utilizar este repositorio, aceptas las siguientes condiciones:

- Utilizar el contenido únicamente con fines de estudio y aprendizaje.
- No redistribuir el material del curso como si fuera propio.
- No eliminar ni modificar los créditos correspondientes.
- No comercializar este contenido ni utilizarlo para impartir cursos basados directamente en este material sin la autorización correspondiente.
- Respetar los derechos de autor del curso y de la plataforma Alura.

Eres libre de:

- Ejecutar los ejemplos.
- Modificar el código para realizar experimentos personales.
- Utilizar los ejemplos como base para tu aprendizaje.
- Crear versiones propias para practicar y profundizar en los conceptos.

## Aviso

El contenido de este repositorio puede actualizarse conforme evolucione el curso o se identifiquen oportunidades de mejora en los ejemplos.

No se garantiza compatibilidad con versiones futuras de Python o de las bibliotecas utilizadas.

## Soporte

Si encuentras algún error en alguno de los ejemplos o tienes sugerencias de mejora, puedes contactar por medio del forum en el Discord.

## Agradecimientos

Gracias por formar parte del programa **Oracle Next Education (ONE)** y por confiar en **Alura** para tu aprendizaje.

¡Esperamos que disfrutes el curso y que estos ejemplos te ayuden a comprender mejor los fundamentos de **Oracle Cloud Infrastructure (OCI)**, **Artificial Intelligence (AI)** y **Machine Learning (ML)**!

---

**¡Feliz aprendizaje!**

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