うんちを学んだ後、レイヤー数、隠れレイヤー、アクティベーション機能、トレーニングデータのセット、検証データセット、時間、バッチサイズ、精度などなど、機械学習に関連する概念を理解して内面化する必要があります。使用するPython書店でそれらがどのように構成されているかを確認してください。
 
人工的なインテリジェンスを簡単に再現できます：

1.画像分類犬または猫：ラベル付きの犬または猫のデータセットとTensorflowやKerasなどのライブラリを使用して、画像分類モデルをトレーニングできます。

2.感覚分析：フレーズまたはテキストコメントに肯定的なスコア、ネガティブ、またはニュートラルなスコアを割り当てる感情分析モデルを作成できます。

3.言語翻訳：さまざまな言語でのフレーズペアのデータセットを使用して言語翻訳モデルを作成できます

これらはいくつかの例であり、人工知能で解決できる他の多くの問題があります。問題の選択は、以前の興味と知識、そしてあなたが対処したい複雑さに依存します。
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.