Módulo 1: Introducción al Machine Learning
Lección 1 - Qué es Machine Learning
Lección 2 - Tipos de Machine Learning
Lección 3 - Aplicaciones del Machine Learning
Lección 4 - Herramientas y lenguajes de programación en Machine Learning

Módulo 2: Fundamentos del Machine Learning
Lección 1 - Conceptos básicos de estadística
Lección 2 - Preprocesamiento de datos
Lección 3 - Entrenamiento y prueba de un modelo
Lección 4 - Evaluación de modelos de Machine Learning

Módulo 3: Algoritmos de Machine Learning
Lección 1 - Regresión Lineal
Lección 2 - Regresión Logística
Lección 3 - Árboles de decisión
Lección 4 - Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Lección 5 - Redes Neuronales

Módulo 4: Técnicas Avanzadas de Machine Learning
Lección 1 - Clustering
Lección 2 - Aprendizaje no supervisado
Lección 3 - Aprendizaje semi-supervisado
Lección 4 - Aprendizaje por refuerzo

Módulo 5: Casos prácticos en Machine Learning
Lección 1 - Aplicaciones de Machine Learning en la vida cotidiana
Lección 2 - Estudio de caso: Análisis de sentimientos
Lección 3 - Estudio de caso: Detección de fraudes
Lección 4 - Proyecto final: Implementación de un modelo de Machine Learning