microsoft/AI-For-Beginners

# Comenzando con este Currículo

## ¿Eres estudiante?

Comienza con los siguientes recursos:

* [Página del Hub para Estudiantes](https://docs.microsoft.com/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) En esta página encontrarás recursos para principiantes, paquetes para estudiantes e incluso formas de obtener un voucher gratuito para certificación. Es una página que querrás marcar como favorita y revisar de vez en cuando, ya que cambiamos el contenido al menos una vez al mes.
* [Embajadores de Microsoft Student Learn](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) Únete a una comunidad global de embajadores estudiantiles, esta podría ser tu puerta de entrada a Microsoft.

**Estudiantes**, hay un par de formas de usar el currículo. Primero, puedes simplemente leer el texto y revisar el código directamente en GitHub. Si deseas ejecutar el código en cualquiera de los notebooks - [lee nuestras instrucciones](./how-to-run.md), y encuentra más consejos sobre cómo hacerlo [en este artículo del blog](https://soshnikov.com/education/how-to-execute-notebooks-from-github/).

> **Nota**: [Instrucciones sobre cómo ejecutar el código en este currículo](./how-to-run.md)

## Autoestudio

Sin embargo, si deseas tomar el curso como un proyecto de autoestudio, te sugerimos que hagas un fork de todo el repositorio en tu propia cuenta de GitHub y completes los ejercicios por tu cuenta o con un grupo:

* Comienza con un cuestionario previo a la lección.
* Lee el texto introductorio de la lección.
* Si la lección tiene notebooks adicionales, revísalos, leyendo y ejecutando el código. Si se proporcionan notebooks tanto de TensorFlow como de PyTorch, puedes enfocarte en uno de ellos: elige tu framework favorito.
* Los notebooks a menudo contienen algunos desafíos que requieren que ajustes un poco el código para experimentar.
* Realiza el cuestionario posterior a la lección.
* Si hay un laboratorio adjunto al módulo, completa la tarea.
* Visita el [Foro de Discusión](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/discussions) para "aprender en voz alta".

> Para un estudio más profundo, recomendamos seguir estos módulos y rutas de aprendizaje de [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/dmitrysoshnikov-9132/collections/31zgizg2p418yo/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste).

**Profesores**, hemos [incluido algunas sugerencias](./for-teachers.md) sobre cómo usar este currículo.

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## Pedagogía

Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este currículo: asegurarnos de que sea **basado en proyectos prácticos** y que incluya **cuestionarios frecuentes**.

Al garantizar que el contenido esté alineado con proyectos, el proceso se vuelve más atractivo para los estudiantes y se mejora la retención de conceptos. Además, un cuestionario de baja presión antes de una clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una mayor retención. Este currículo fue diseñado para ser flexible y divertido, y puede tomarse en su totalidad o en parte. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al final del ciclo de 12 semanas.

> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos [en esta aplicación](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/), con un total de 50 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Están vinculados dentro de las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente; sigue las instrucciones en la carpeta `etc/quiz-app`.

## Acceso sin conexión

Puedes ejecutar esta documentación sin conexión utilizando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Haz un fork de este repositorio, [instala Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) en tu máquina local, y luego en la carpeta raíz de este repositorio, escribe `docsify serve`. El sitio web se servirá en el puerto 3000 de tu localhost: `localhost:3000`. Un PDF del currículo está disponible [en este enlace](../../../../../../../../../etc/pdf/readme.pdf).

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