AI Engineer Associate Certificate Course — Conviértete en ingeniero de IA: ¡Inscríbete hoy! (Curso en inglés)

Este programa práctico e intermedio, AI Engineer Associate Certificate Course, está diseñado para llevar tus habilidades en inteligencia artificial al siguiente nivel. Aprenderás a construir modelos de machine learning y deep learning listos para el mundo real, utilizando herramientas de alta demanda como TensorFlow y PyTorch. El curso combina teoría con implementaciones prácticas para que puedas entender tanto el porqué como el cómo de cada técnica.

A lo largo del curso abordarás desde feature engineering y evaluación de modelos hasta algoritmos avanzados (como XGBoost y ensemble learning), redes neuronales, y el desarrollo de agentes de IA. Las lecciones incluyen ejemplos de código, ejercicios prácticos y proyectos aplicados que te preparan para implementar soluciones escalables y sólidas en producción.

Al finalizar, tendrás la capacidad de construir y desplegar modelos avanzados, comprender la matemática y el código detrás de las redes neuronales, y usar con confianza TensorFlow y PyTorch. Inscríbete ahora y da el siguiente paso hacia una carrera como ingeniero de IA.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Realizar feature engineering avanzado para modelos de machine learning
  • Evaluar el rendimiento de modelos usando precisión, recall, F1 y AUC
  • Aplicar decision trees, random forests y algoritmos de gradient boosting
  • Comprender conceptos de deep learning como funciones de activación y retropropagación
  • Construir redes neuronales desde cero usando Python
  • Entrenar y desplegar modelos usando TensorFlow y Keras
  • Usar PyTorch para construir, optimizar y evaluar modelos de deep learning
  • Entender los fundamentos de los agentes de IA y sus aplicaciones reales

Contenido del curso:

  • Secciones: 9
  • Clases: 140
  • Duración: 19h 9m

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de programación en Python (funciones, bucles y estructuras de datos)
  • Haber tenido exposición previa a ciencia de datos introductoria o haber completado un curso básico de IA
  • Familiaridad con conceptos matemáticos básicos como álgebra, funciones y vectores
  • Algún conocimiento de probabilidad y estadística es útil pero no obligatorio
  • Un ordenador (Windows, macOS o Linux) con acceso a internet estable
  • Capacidad para instalar y trabajar con herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow y PyTorch (se proporcionan instrucciones)
  • Curiosidad y motivación para explorar conceptos intermedios y avanzados de IA
  • Disposición para realizar prácticas y trabajar con código de forma activa

¿Para quién es este curso?

  • Aspirantes a ingenieros de IA que desean avanzar más allá de los conceptos fundamentales
  • Desarrolladores de software que buscan transicionar al campo de la IA o mejorar sus capacidades en machine learning
  • Analistas de datos o científicos de datos junior que quieren especializarse en soluciones impulsadas por IA
  • Estudiantes de informática o carreras afines que buscan experiencia práctica con frameworks reales
  • Profesionales tecnológicos que desean construir un portafolio de proyectos intermedios en IA
  • Product managers y líderes técnicos que necesitan entender cómo se entrenan, evalúan y despliegan los modelos de IA

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