Inteligencia Artificial y Machine Learning

Domina las tecnologías que están transformando el mundo. Aprende machine learning, deep learning y redes neuronales para crear sistemas inteligentes que resuelven problemas complejos. Trabaja con TensorFlow, PyTorch y las herramientas más avanzadas de IA aplicada a casos reales.

13 Semanas TensorFlow + PyTorch Proyectos IA Reales
Inteligencia artificial y machine learning

¿Por Qué Estudiar Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial está revolucionando todas las industrias, desde salud hasta finanzas, retail, manufactura y entretenimiento. Las empresas invierten más de 500 mil millones de dólares anuales en tecnologías de IA para automatizar procesos, mejorar decisiones y crear productos innovadores. La demanda de especialistas en machine learning y deep learning crece un 74% anual, superando ampliamente la oferta de profesionales cualificados. En España, un ingeniero de machine learning puede ganar entre 50.000€ y 90.000€ anuales, con empresas tecnológicas, bancos y consultoras compitiendo agresivamente por este talento escaso. La IA no es el futuro, es el presente, y los profesionales capacitados tienen oportunidades ilimitadas.

Nuestros IT courses de inteligencia artificial te convierten en experto capaz de diseñar e implementar soluciones de IA desde cero. Aprenderás fundamentos matemáticos (álgebra lineal, cálculo, probabilidad), algoritmos de machine learning supervisado y no supervisado, redes neuronales profundas, procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora, y sistemas de recomendación. Trabajarás con TensorFlow y Keras para construir modelos escalables, PyTorch para investigación avanzada, y herramientas como scikit-learn, Hugging Face Transformers y OpenCV. El curso incluye proyectos aplicados donde crearás modelos de clasificación de imágenes, chatbots inteligentes, sistemas de detección de objetos, análisis de sentimientos, y más. Aprenderás a desplegar modelos en producción, optimizar rendimiento y trabajar con GPUs para entrenamiento acelerado.

Ventajas del Programa

Machine Learning Completo

Desde regresión lineal hasta redes neuronales profundas. Algoritmos supervisados, no supervisados y reinforcement learning.

Deep Learning Avanzado

CNNs para visión computacional, RNNs/LSTMs para secuencias, Transformers y arquitecturas state-of-the-art.

TensorFlow y PyTorch

Domina los dos frameworks líderes de deep learning utilizados por Google, Facebook y las mejores empresas.

NLP y Visión Computacional

Procesamiento de lenguaje natural con BERT y GPT. Detección de objetos y reconocimiento facial con CNNs.

Matemáticas Aplicadas

Fundamentos sólidos de álgebra lineal, cálculo y probabilidad aplicados a IA de forma práctica.

Deployment en Producción

Aprende a desplegar modelos con FastAPI, Docker, y servicios cloud como AWS SageMaker.

Curriculum Especializado

De fundamentos matemáticos hasta sistemas de IA en producción

Módulo 1 Fundamentos de IA

  • Historia y conceptos de inteligencia artificial
  • Python para IA: NumPy, pandas, Matplotlib
  • Álgebra lineal: vectores, matrices, operaciones
  • Cálculo diferencial e integral aplicado
  • Probabilidad y estadística para ML
  • Optimización y descenso de gradiente

Módulo 2 Machine Learning Clásico

  • Regresión lineal y logística
  • Árboles de decisión y Random Forests
  • Support Vector Machines (SVM)
  • K-Means, clustering jerárquico
  • Reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE)
  • Cross-validation y hyperparameter tuning

Módulo 3 Deep Learning Fundamentals

  • Redes neuronales: perceptrón multicapa
  • Backpropagation y optimizadores
  • Funciones de activación y regularización
  • TensorFlow y Keras: arquitectura y APIs
  • PyTorch: tensores, autograd, modelos
  • Transfer learning y fine-tuning

Módulo 4 Visión por Computadora

  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Arquitecturas: ResNet, VGG, Inception
  • Clasificación y detección de objetos
  • Segmentación semántica de imágenes
  • GANs para generación de imágenes
  • OpenCV y procesamiento de imágenes

Módulo 5 Natural Language Processing

  • Procesamiento de texto y tokenización
  • Word embeddings: Word2Vec, GloVe
  • RNNs, LSTMs y GRUs para secuencias
  • Transformers y mecanismo de atención
  • BERT, GPT y modelos pre-entrenados
  • Sentiment analysis y chatbots

Módulo 6 IA en Producción

  • MLOps: versionado de modelos y datos
  • Deployment con FastAPI y Flask
  • Containerización con Docker
  • AWS SageMaker y servicios cloud ML
  • Monitorización y reentrenamiento
  • Proyecto final: Sistema IA end-to-end

Información del Programa

Testimonios de ML Engineers

ML engineer testimonio

"El curso me permitió transicionar de backend developer a ML engineer. Ahora trabajo en modelos de recomendación para una plataforma de streaming. El conocimiento de deep learning fue transformador."

- Marcos T., Machine Learning Engineer

AI researcher testimonio

"Los proyectos prácticos con NLP y visión computacional me dieron la experiencia que necesitaba. Conseguí trabajo en el equipo de IA de un banco liderando proyectos de detección de fraude."

- Elena S., AI Research Scientist

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