Conviértete en AI Engineer 2026 — Curso en inglés | ¡Inscríbete ahora!

Este curso ofrece una hoja de ruta completa y práctica para alcanzar el puesto de AI Engineer en 2026. Desde los fundamentos de Python, matemáticas y estadística hasta técnicas avanzadas de deep learning y GenAI, el temario está diseñado para que vayas más allá de la teoría y construyas sistemas de IA listos para producción. Aprenderás no solo cómo funcionan los modelos, sino cuándo y por qué utilizarlos en productos reales.

El enfoque es 100% práctico: proyectos semanales, despliegue de sistemas, arquitecturas como RAG y agentes, y estrategias para optimizar costes, latencia y fiabilidad. También cubre la monitorización, evaluación de calidad de modelos y patrones de despliegue para que puedas defender tus decisiones técnicas en entornos reales.

Además incluye preparación específica para entrevistas de AI: resolución de problemas, diseño de sistemas en pizarra, preguntas de teoría y take-home assignments. Si quieres construir un portafolio atractivo, mejorar tu perfil en GitHub o LinkedIn y estar listo para las exigencias del mercado, este curso te dará una ruta clara y práctica. ¡Inscríbete ahora y comienza a crear proyectos que destaquen en tu carrera!

Lo que aprenderás:

• Dominar Python y herramientas esenciales (VS Code, Jupyter) para desarrollo de IA
• Fundamentos de matemáticas, probabilidad y estadística aplicados al Machine Learning
• Diseñar, entrenar y evaluar algoritmos de Machine Learning clásicos
• Ingeniería de características y optimización de modelos para producción
• Construir y entender redes neuronales, CNNs, RNNs y transformers
• Aplicar mecanismos de atención, transfer learning y fine-tuning en modelos modernos
• Desarrollar sistemas GenAI: RAG, agentes autónomos y flujos de trabajo agenticos
• Desplegar modelos en entornos reales y optimizar coste, latencia y fiabilidad
• Monitorear fallos, evaluar calidad de modelos y establecer métricas operacionales
• Crear proyectos hands-on semanales y estructurar un portafolio técnico profesional
• Preparación integral para entrevistas: coding, teoría ML/DL y diseño de sistemas
• Mejorar CV, LinkedIn y técnicas de negociación salarial para roles de IA

Contenido del curso:

• Secciones: 22
• Clases: 180
• Duración: 42 horas

Requisitos:

• No se requiere experiencia previa en IA o machine learning; el curso parte de fundamentos
• Alfabetización informática básica (uso de laptop/desktop, instalar software, navegar carpetas)
• Disposición para aprender programación en Python (se enseña desde cero)
• Acceso a un ordenador con conexión a Internet (Windows, macOS o Linux)
• Capacidad para instalar y usar herramientas comunes como Python, VS Code y Jupyter Notebooks
• Conocimientos básicos de matemáticas de nivel secundaria (álgebra) son útiles pero no obligatorios
• Motivación para construir proyectos, practicar entrevistas y aplicar los aprendizajes activamente
• Apertura a aprender herramientas y flujos modernos de IA, incluidas APIs en la nube y librerías open-source

¿Para quién es este curso?

• Aspirantes a AI Engineers que buscan una hoja de ruta clara de inicio a puesto
• Ingenieros de software que desean transicionar a roles de machine learning o GenAI
• Data Scientists que quieren avanzar hacia sistemas de IA en producción y despliegue
• Estudiantes y recién graduados que necesitan habilidades prácticas, proyectos y preparación de entrevistas
• Personas en reconversión profesional desde otros campos que buscan un camino estructurado y amigable para principiantes
• ML Engineers que quieren reforzar fundamentos, diseño de sistemas y habilidades en GenAI
• Aprendices autodidactas que necesitan guía para portafolio, CV, entrevistas y estrategia laboral
• Profesionales que se preparan para entrevistas de IA en startups, big tech o empresas tradicionales

¿Qué esperas para comenzar?

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