1. Metas Claras:
- Meta de Aprendizaje: Desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow y PyTorch.
- Conocimientos Necesarios:
- Fundamentos de TensorFlow y PyTorch.
- Creación, entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje supervisado.
- Optimización de hiperparámetros.
- Implementación de redes neuronales convolucionales y técnicas de NLP.
Actitudes Necesarias:
- Disciplina para seguir la rutina.
- Curiosidad y disposición para aprender de los errores.
- Persistencia para superar los desafíos técnicos.
2. Proceso de Aprendizaje:
Lunes a Viernes:
- 7:00 - 8:00 AM: Estudio teórico (leer documentación, ver videos tutoriales).
- 8:00 - 9:00 AM: Práctica en proyectos (aplicación de conceptos aprendidos).
- 6:00 - 7:00 PM: Revisión y práctica adicional (resolución de problemas o ajustes de modelos).
Sábados:
- 9:00 - 11:00 AM: Revisión de la semana y desarrollo de proyectos personales.
Domingos:
- 10:00 - 11:00 AM: Reflexión sobre el progreso semanal y planificación para la siguiente semana.
- Resto del día: Pausa y actividades recreativas.
3. Hábitos:
Hábito a Crear:
- Dedicar 1 hora diaria a la práctica de IA.
Disposición:
- Espacio de trabajo organizado y libre de distracciones.
- Herramientas preparadas (computadora, cuaderno de notas, recursos digitales).
Rutina:
- Comenzar cada sesión con una revisión de lo aprendido el día anterior.
Recompensa:
- Permitirme 30 minutos de tiempo libre después de cada sesión de estudio.
4. Puntos de Atención:
Cuidados a Tener:
- Evitar distracciones digitales (notificaciones, redes sociales).
- No sobrecargarme con información; dar tiempo para asimilar lo aprendido.
- Mantener un equilibrio entre estudio y descanso para evitar el agotamiento.
5. Ejercita Además del Cerebro:
Actividades Físicas:
- Lunes, Miércoles y Viernes: 30 minutos de ejercicio cardiovascular (correr o bicicleta).
- Martes y Jueves: 20 minutos de yoga o estiramientos.
- Fines de semana: Caminatas al aire libre o deporte recreativo.
