Después de aprender POO deberás entender e interiorizar los conceptos relacionados con el machine learning como el numero de capas, las capas ocultas, función de activación, set de datos de entrenamiento, set de datos de validación, épocas, tamaño del batch, precisión, etc.. Y ver como se configuran con las librerías de Python que quieras utilizar.
 
Inteligencias artificiales fáciles de recrear puede ser:

1. Clasificación de imágenes perro o gato: Puedes entrenar un modelo de clasificación de imágenes utilizando un conjunto de datos de imágenes de perros o gatos etiquetadas y una biblioteca como TensorFlow o Keras.

2. Análisis de sentimiento: Puedes crear un modelo de análisis de sentimiento que asigne una puntuación positiva, negativa o neutral a una frase o comentario de texto.

3. Traducción de lenguaje: Puedes crear un modelo de traducción de lenguaje utilizando un conjunto de datos de pares de frases en diferentes idiomas

Estos son solo algunos ejemplos, y existen muchos otros problemas que se pueden resolver con inteligencia artificial. La elección del problema depende de tus intereses y conocimientos previos, así como de la complejidad que deseas abordar.
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