Acelera tu carrera en IA: Curso en español — Certificación Profesional en Ingeniería de IA, inscríbete ahora

¿Quieres convertirte en un profesional de IA capaz de llevar proyectos de la teoría a la producción? Este Curso de Certificación Profesional en Ingeniería de IA es tu guía completa para dominar el aprendizaje profundo, la optimización de modelos, las arquitecturas de transformers, los agentes de IA y MLOps. Con herramientas y marcos del mundo real, avanzarás desde la teoría hasta la implementación práctica.

Comenzarás con ajuste y optimización de modelos, descubrirás técnicas como Grid Search, Random Search y Optimización Bayesiana, y entenderás la importancia de la regularización y la validación cruzada. Luego explorarás CNNs para visión por computadora, redes neuronales recurrentes para series temporales y secuencias, y finalmente transformadores y mecanismos de atención. También aprenderás sobre transferencia de aprendizaje y despliegue con buenas prácticas de MLOps para mantener tus modelos en producción.

Al finalizar, habrás desarrollado la capacidad de diseñar, entrenar y desplegar soluciones de IA de alto rendimiento para problemas reales, aplicando buenas prácticas de ingeniería, pruebas y monitoreo. Este curso es adecuado para quienes buscan avanzar hacia roles de Ingeniero de IA, Investigador o Arquitecto de IA a nivel industrial.

Lo que aprenderás:

• Ajustar y optimizar modelos de aprendizaje profundo para producción.
• Construir arquitecturas CNNs, RNNs y Transformers para visión, secuencias y NLP.
• Aplicar transferencia de aprendizaje y despliegue de modelos con prácticas de MLOps.

Contenido del curso:

• Secciones: 9
• Clases: 65
• Duración: 16h 2m

Requisitos:

• Haber completado un curso de nivel principiante o intermedio en IA o aprendizaje automático (o poseer conocimientos equivalentes)
• Sólido entendimiento de programación en Python, incluyendo experiencia con funciones, clases y bibliotecas como NumPy y Pandas
• Familiaridad con los fundamentos del aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales y arquitecturas básicas de modelos
• Experiencia previa con herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow o PyTorch
• Conocimientos prácticos de matemáticas para IA, incluyendo álgebra lineal, probabilidad y cálculo
• Una computadora (Windows, macOS o Linux) con acceso confiable a internet y capacidad para instalar herramientas de desarrollo
• Disposición para explorar sistemas complejos de nivel de producción e invertir tiempo en codificación práctica, experimentación de modelos y flujos de despliegue

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de IA y practicantes de aprendizaje automático que buscan profundizar su experiencia en ajuste de modelos, aprendizaje profundo y despliegue
• Científicos de datos que desean especializarse en arquitecturas de aprendizaje profundo 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 académicos que hacen la transición a roles de IA a nivel industrial
• Profesionales tecnológicos que desean dominar Transformers, MLOps y marcos de agentes de IA para resolver problemas empresariales complejos
• Cualquier persona que ya haya completado un curso introductorio de IA o aprendizaje automático y desee construir, ajustar y desplegar con confianza modelos de IA de vanguardia

¿Qué esperas para comenzar?

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