Sumérgete en un programa avanzado y práctico que te guía desde el ajuste fino de modelos hasta el despliegue en producción. Este curso ofrece una combinación equilibrada entre teoría y práctica: aprenderás a optimizar hiperparámetros, construir arquitecturas CNN, RNN y Transformers, y ejecutar pipelines de MLOps con herramientas reales como Docker, MLflow y Kubeflow.
Diseñado para profesionales y estudiantes que buscan llevar modelos de IA a entornos productivos, el curso incluye ejercicios con TensorFlow y PyTorch, proyectos sobre visión por computador y modelado secuencial, y una sección dedicada a agentes autónomos. Inscríbete ahora para obtener una certificación profesional que te posicionará como candidato para roles avanzados en IA.
Lo que aprenderás:
- Ajustar y optimizar modelos de aprendizaje automático con técnicas avanzadas
- Construir y entrenar CNN para clasificación de imágenes y tareas de visión por computador
- Desarrollar RNN, LSTM y GRU para modelado de series temporales y secuencias
- Comprender e implementar transformers y mecanismos de atención
- Aplicar aprendizaje por transferencia para ajustar modelos preentrenados potentes
- Diseñar y analizar agentes de IA para la toma de decisiones autónoma
- Usar TensorFlow y PyTorch para proyectos de deep learning
Contenido del curso:
- Secciones: 9
- Clases: 65
- Duración: 15h 48m
Requisitos:
- Haber completado un curso de introducción o de nivel intermedio en IA o aprendizaje automático (o poseer conocimientos equivalentes)
- Sólida comprensión de la programación en Python, con experiencia en funciones, clases y bibliotecas como NumPy y Pandas
- Buen dominio de los conceptos fundamentales de aprendizaje automático, incluyendo regresión, clasificación, evaluación de modelos y sobreajuste
- Familiaridad con los fundamentos del aprendizaje profundo, incluidas redes neuronales y arquitecturas básicas
- Experiencia previa con herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow o PyTorch
- Conocimientos prácticos de matemáticas para la IA, incluyendo álgebra lineal, probabilidad y cálculo diferencial
- Un ordenador (Windows, macOS o Linux) con conexión a Internet fiable y capacidad para instalar herramientas de desarrollo
- Disposición a explorar sistemas complejos de nivel producción e invertir tiempo en programación práctica, experimentación de modelos y flujos de despliegue
¿Para quién es este curso?
- Ingenieros en IA y practicantes de machine learning que quieran profundizar en ajuste de modelos, aprendizaje profundo y despliegue
- Data scientists que deseen especializarse en arquitecturas de deep learning y sistemas de IA en tiempo real
- Ingenieros de software que buscan integrar capacidades de IA en aplicaciones full-stack usando TensorFlow y PyTorch
- Estudiantes de posgrado o investigadores en transición hacia roles industriales en IA
- Profesionales tecnológicos que desean dominar Transformers, MLOps y marcos de agentes IA para resolver problemas empresariales complejos
- Cualquier persona que haya completado un curso introductorio de IA o ML y quiera crear, ajustar y desplegar con confianza modelos de IA avanzados
¿Qué esperas para comenzar?
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