Lleva tus habilidades en inteligencia artificial al siguiente nivel con este Curso en español diseñado para quienes buscan experiencia práctica y resultados reales. A lo largo del programa trabajarás con técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, además de dominar herramientas clave como TensorFlow y PyTorch. El enfoque es práctico: prepararás datos, desarrollarás modelos desde cero y aprenderás a evaluarlos y desplegarlos en entornos reales.
El contenido abarca desde ingeniería de características y evaluación de modelos (precisión, recall, F1 y ROC-AUC) hasta algoritmos avanzados como XGBoost y técnicas de ensamble. También profundizarás en redes neuronales, retropropagación y arquitecturas de deep learning, con secciones completas dedicadas a implementaciones en TensorFlow/Keras y PyTorch. Para cerrar, explorarás agentes de IA y sus aplicaciones prácticas en chatbots, sistemas de recomendación y automatización.
Al finalizar el curso tendrás una base sólida para construir, entrenar y desplegar modelos avanzados de ML, comprender las matemáticas y el código detrás de las redes neuronales y afrontar roles más especializados en IA. Si buscas aprender mediante proyectos reales y preparar un portafolio competitivo, este curso en español te ofrece las herramientas y la práctica necesaria. ¡Inscríbete ahora y comienza a construir soluciones de IA escalables!
Lo que aprenderás:
- Realizar ingeniería avanzada de características para modelos de aprendizaje automático
- Evaluar el rendimiento del modelo utilizando precisión, recall, F1 y AUC
- Aplicar algoritmos como árboles de decisión, bosques aleatorios y gradient boosting
- Comprender conceptos de deep learning como activación y retropropagación
- Construir redes neuronales desde cero utilizando Python
- Entrenar y desplegar modelos usando TensorFlow y Keras
- Usar PyTorch para construir, optimizar y evaluar modelos de deep learning
- Comprender los fundamentos de los agentes de IA y sus aplicaciones en el mundo real
Contenido del curso:
- Secciones: 12
- Clases: 85
- Duración: 22 horas
Requisitos:
- Conocimientos básicos de programación en Python, incluyendo funciones, bucles y estructuras de datos
- Haber cursado una introducción a la ciencia de datos o completado un curso de IA para principiantes
- Familiaridad con conceptos básicos de matemáticas como álgebra, funciones y vectores
- Tener alguna comprensión de probabilidad y estadística es útil, pero no obligatorio
- Una computadora (Windows, macOS o Linux) con acceso estable a internet
- Capacidad para instalar y trabajar con herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow y PyTorch (se proporcionan instrucciones de instalación)
- Curiosidad y motivación para explorar conceptos de IA de nivel intermedio a avanzado
- Disposición para participar en codificación práctica y aprendizaje basado en proyectos
¿Para quién es este curso?
- Ingenieros de IA aspirantes que están listos para ir más allá de los conceptos básicos
- Desarrolladores de software que desean hacer la transición hacia la IA o mejorar sus habilidades en aprendizaje automático
- Analistas de datos o científicos de datos junior que buscan especializarse en soluciones impulsadas por IA
- Estudiantes de informática o campos relacionados que quieren experiencia práctica con marcos de aprendizaje automático del mundo real
- Profesionales tecnológicos que desean construir un portafolio de proyectos de IA de nivel intermedio
- Gerentes de producto y líderes técnicos que necesitan una comprensión más profunda de cómo se entrenan, evalúan y despliegan los modelos de IA
¿Qué esperas para comenzar?
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