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1.- Instalar anaconda 2.- ejecutar anaconda prompt desde windows 3.- crear un espacio para el proyecto: conda create -n hf_1 python=3.11 4.- Activar entorno: conda activate hf_1 5.-Instalar utilidades para descargar modelos pip install -U "huggingface_hub[cli]" pip install huggingface_hub[hf_transfer] 6.- Configurar variable de entorno: HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER = 1 7.- Descargar el modelo deseado. Por ejemplo: C:\Users\ username \anaconda3\envs\hf_1\Scripts huggingface-cli.exe download TheBloke/Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GGUF Wizard-Vicuna-7B-Uncensored.Q4_K_M.gguf (fijaros que tiene un nombre base del modelo y luego la versión que se quiere) 8.- Una vez descargado coger la última linea que aparece en el output de la instruccion anterior y crear un fichero llamado Modelfile (sin extensión). Ejemplo de contenido: FROM C:\Users\ username \.cache\huggingface\hub\models--TheBloke--Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GGUF\snapshots\xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\Wizard-Vicuna-7B-Uncenso

Etapa 1: Fundamentos de Programación y Matemáticas Lenguajes de Programación : Python: Aprende los conceptos básicos y avanzados. R: Útil para análisis de datos y estadísticas. Matemáticas : Álgebra Lineal Cálculo Probabilidad y Estadística Etapa 2: Fundamentos de Inteligencia Artificial Cursos Introductorios : Coursera: “Machine Learning” de Andrew Ng edX: “Introduction to Artificial Intelligence” de IBM Libros : “Artificial Intelligence: A Modern Approach” de Stuart Russell y Peter Norvig Etapa 3: Programación Orientada a las Finanzas Cursos : Udemy: “Python for Finance: Investment Fundamentals & Data Analytics” Coursera: “Financial Engineering and Risk Management” de Columbia University Libros : “Python for Finance” de Yves Hilpisch “Financial Modeling” de Simon Benninga Etapa 4: Proyectos Prácticos Proyectos de IA : Crear un modelo de predicción de precios de acciones. Desarrollar un chatbot financiero. Proyectos de Finanzas : Análisis de datos financieros utilizando Python. Im

  “El Cantar de Mio Cid” , Anónimo (siglo XI) “La Celestina” , de Fernando de Rojas (1499) “El Lazarillo de Tormes” , Anónimo (1554) “Don Quijote de la Mancha” , de Miguel de Cervantes (1605) “Episodios Nacionales” , de Benito Pérez Galdós (1873-1912) “Fortunata y Jacinta” , de Benito Pérez Galdós (1886-1887) “Soledades” , de Antonio Machado (1903) “La Regenta” , de Leopoldo Alas «Clarín» (1884-1885) “Los pazos de Ulloa” , de Emilia Pardo Bazán (1886) “El camino” , de Miguel Delibes (1950) “Los Gozos y las Sombras” , de Gonzalo Torrente Ballester (1957-1962) “Cien años de soledad” , de Gabriel García Márquez (1967)

Aquí tienes un plan de estudio avanzado para profundizar en Machine Learning, asumiendo que ya tienes conocimientos básicos: Refuerzo de Fundamentos Matemáticos : Estadística y probabilidad avanzadas. Álgebra lineal. Optimización y cálculo multivariable. Programación y Herramientas : Perfeccionamiento en Python y R. Uso de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn. Manejo de grandes volúmenes de datos con herramientas como Hadoop y Spark. Machine Learning Avanzado : Aprendizaje supervisado y no supervisado en profundidad. Modelos de ensamble y técnicas de reducción de dimensionalidad. Aprendizaje por refuerzo. Deep Learning : Redes neuronales convolucionales (CNNs) para procesamiento de imágenes. Redes neuronales recurrentes (RNNs) para series temporales y datos secuenciales. Autoencoders y redes generativas adversarias (GANs). Aplicaciones Específicas : Visión por computadora. Procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sistemas de recomendación. Proyectos y Casos Prácticos : D

  “Understanding the Scattering (S) Matrix - With Example from Finite Square Well” : En este video, se explica la matriz de dispersión (S), una herramienta importante para analizar problemas de dispersión.  Es útil para encontrar los coeficientes de transmisión y reflexión, así como para determinar la existencia de estados ligados 1 . “Lecture - 30 Scattering Matrix” : Esta es una conferencia sobre la teoría de circuitos por el Prof.S. C Dutta Roy, del Departamento de Ingeniería Eléctrica, IIT Delhi.  En esta conferencia, se discute la matriz de dispersión 2 . “Lecture – The Scattering Matrix” : Este video introduce la matriz de dispersión y discute cómo se relaciona con la matriz [Z].  También describe la traducción de… 3 .

 En este ejemplo hacemos uso de un dataset clásico y unas funciones básicas muy intuitivas. Se requiere tener instalado Anaconda y ejecutar este código en Jupyter. # Check the versions of libraries # Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) # scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) # numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) # matplotlib import matplotlib  print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) # pandas  import pandas  print('pandas: {}'.format(pandas.__version__))  # scikit-learn  import sklearn  print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__))  # Load libraries import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import model_selection from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.linear_model import