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.