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

¿Quieres dar el salto y convertirte en un AI Engineer listo para las demandas de 2026? Este Curso en inglés te guía paso a paso, desde las bases de Python y matemáticas hasta la construcción, despliegue y defensa de sistemas de IA de producción. Se combina teoría clara con proyectos prácticos que podrás incluir en tu portafolio y presentar en entrevistas.

El contenido está diseñado para que aprendas haciendo: entrenamiento de modelos, deep learning (CNNs, RNNs, transformers), mecanismos de atención, RAG, sistemas agentivos y patrones reales de despliegue. Además, incluye técnicas específicas para preparar entrevistas técnicas, estructurar tu GitHub y negociar oferta laboral. Si buscas un camino completo, estructurado y orientado a resultados, esta formación te da las herramientas para ser competitivo en 2026.

Lo que aprenderás:

• Dominar Python y fundamentos de ciencia de datos para ingeniería de IA.
• Entender matemáticas, probabilidad y estadística aplicadas a modelos de Machine Learning.
• Diseñar, entrenar y evaluar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.
• Construir y afinar redes neuronales: CNNs, RNNs y transformers.
• Implementar y usar mecanismos de atención y transferencia de aprendizaje.
• Desarrollar sistemas GenAI modernos: RAG, agentes y flujos autónomos.
• Desplegar modelos en producción y aplicar buenas prácticas de monitoreo.
• Optimizar modelos considerando costo, latencia y fiabilidad.
• Estructurar proyectos en GitHub y preparar READMEs y casos de estudio.
• Prepararte para entrevistas: preguntas de código, teoría ML y diseño de sistemas.
• Crear un portafolio con proyectos semanales listos para presentar.
• Aprender estrategias de búsqueda de empleo, networking y negociación salarial.

Contenido del curso:

• Secciones: 14
• Clases: 120
• Duración: 40 horas aproximadas

Requisitos:

• No se requiere experiencia previa en IA o machine learning; el curso parte de fundamentos y avanza paso a paso.
• Alfabetización informática básica (usar laptop/PC, instalar software y navegar carpetas).
• Disposición para aprender 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.
• Comprensión básica de matemáticas de nivel secundaria (álgebra) útil pero no obligatoria.
• Motivación para construir proyectos, practicar entrevistas y aplicar lo aprendido.
• Apertura para aprender herramientas y flujos de trabajo modernos de IA, incluidas APIs en la nube y librerías open-source.

¿Para quién es este curso?

• Aspirantes a AI Engineers que necesitan una hoja de ruta completa para 2026.
• Ingenieros de software que quieren transicionar hacia machine learning y GenAI.
• Data Scientists que desean avanzar hacia sistemas de IA en producción.
• Estudiantes y recién graduados que buscan proyectos prácticos y preparación para entrevistas.
• Personas cambiando de carrera desde campos no relacionados con IA que buscan un camino estructurado.
• ML Engineers que buscan reforzar fundamentos, diseño de sistemas y habilidades GenAI.
• Autoaprendices de IA que quieren apoyo en portafolios, CVs y estrategia laboral.
• Profesionales que se preparan para entrevistas en startups, grandes tecnológicas o empresas tradicionales.

¿Qué esperas para comenzar?

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