Domina la IA Avanzada: Inscríbete Ya — Curso en inglés

Este programa práctico y de nivel intermedio te lleva desde la ingeniería de características hasta el desarrollo de agentes de IA, usando herramientas líderes como TensorFlow y PyTorch. Está diseñado para quienes desean construir modelos reales, entender la teoría detrás de las redes neuronales y aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático en proyectos productivos.

Aprenderás a preparar datos, evaluar modelos con métricas clave (precisión, recall, F1, ROC-AUC), implementar algoritmos avanzados (XGBoost, ensamblados) y desarrollar redes profundas desde cero. Además, el curso incluye secciones prácticas sobre TensorFlow, PyTorch y agentes autónomos aplicados a chatbots y sistemas de recomendación. Al finalizar, tendrás habilidades para desplegar modelos y dar el siguiente paso en tu carrera en IA.

Lo que aprenderás:

• Ingeniería de características y preparación de datos para ML
• Evaluación de modelos con métricas (precisión, recall, F1, ROC‑AUC)
• Implementación de algoritmos avanzados: árboles, random forest, gradient boosting y XGBoost
• Fundamentos de redes neuronales: perceptrones, funciones de activación y backpropagation
• Codificar e implementar algoritmos de ML desde cero
• Construir, entrenar y evaluar modelos con TensorFlow y Keras, incluyendo bucles de entrenamiento personalizados
• Usar PyTorch para modelos desde regresión logística hasta CNNs, entendiendo autograd y optimizadores
• Conceptos y aplicaciones prácticas de agentes de IA para automatización, chatbots y sistemas de recomendación
• Desplegar y preparar modelos para entornos productivos
• Preparación para roles especializados en IA y certificaciones intermedias

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 95
• Duración: 35 horas aproximadamente

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación en Python: funciones, bucles y estructuras de datos
• Exposición previa a ciencia de datos introductoria o haber completado un curso inicial de IA
• Familiaridad con conceptos matemáticos básicos: álgebra, funciones y vectores
• Alguna comprensión de probabilidad y estadística (útil pero no obligatoria)
• Un ordenador (Windows, macOS o Linux) con conexión 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 de IA de nivel intermedio a avanzado
• Disposición para realizar prácticas de codificación y aprendizaje práctico

¿Para quién es este curso?

• Aspirantes a Ingeniero/a de IA que quieren ir más allá de los conceptos básicos
• Desarrolladores de software que buscan una transición hacia IA o mejorar sus habilidades en aprendizaje automático
• Analistas de datos o científicos de datos junior que desean especializarse en soluciones impulsadas por IA
• Estudiantes de informática o campos afines que buscan experiencia práctica con frameworks reales
• Profesionales tecnológicos que buscan construir un portafolio de proyectos intermedios de IA
• Product managers y líderes técnicos que necesitan entender cómo se entrenan, evalúan y despliegan los modelos

¿Qué esperas para comenzar?

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