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Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

Duración

1 Mes

Fecha de inicio

28-03-2026

Modalidad

Online

ECTS

4

Horas

100

Precio

395 €

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Curso de Machine Learning o aprendizaje automático e inteligencia artificial

Presentación del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

El Curso en Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE España ofrece una formación integral que introduce al estudiante en los fundamentos, herramientas y técnicas más relevantes del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. El programa aborda desde los conceptos esenciales del Machine Learning hasta la implementación de algoritmos avanzados, pasando por el procesamiento de datos complejos, la construcción de modelos predictivos y la aplicación de redes neuronales. Los participantes adquirirán competencias prácticas para diseñar soluciones inteligentes capaces de transformar datos en decisiones estratégicas en múltiples sectores productivos.    Además, este curso ha sido diseñado especialmente para estudiantes y profesionales en España y Europa que desean incorporar la IA a su perfil profesional. El plan de estudios combina una sólida base teórica con ejercicios prácticos y casos de uso reales en áreas como la salud, las finanzas, la tecnología y la industria.

Propósito del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

El propósito del Curso en Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE España es formar profesionales capaces de comprender, desarrollar e implementar soluciones basadas en aprendizaje automático que respondan a las necesidades reales de empresas y organizaciones. El programa busca que cada participante adquiera una visión integral del ciclo de vida de un proyecto de IA, desde la recopilación y preparación de datos hasta el despliegue de modelos predictivos, integrando criterios de eficiencia, escalabilidad y ética.

Asimismo, este programa tiene como finalidad dotar al estudiante de las competencias técnicas y analíticas necesarias para desenvolverse en un mercado laboral que demanda cada vez más perfiles especializados en ciencia de datos e inteligencia artificial. Se pretende que el egresado sea capaz de evaluar problemas complejos, seleccionar los algoritmos más adecuados y proponer soluciones innovadoras que generen valor tangible en cualquier sector profesional.

Estudiar Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

Estudiar el Curso en Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE España supone acceder a una de las áreas de conocimiento con mayor proyección y demanda a nivel mundial. La inteligencia artificial está redefiniendo industrias enteras y los profesionales que dominan estas tecnologías se encuentran entre los más solicitados del mercado. Este programa te brinda las herramientas técnicas y el conocimiento aplicado necesarios para crear modelos predictivos, automatizar procesos y extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, posicionándote a la vanguardia de la transformación digital.

Además, este curso te prepara para afrontar los retos de la implementación real de proyectos de IA, formándote en metodologías de trabajo, buenas prácticas y marcos éticos que garantizan un uso responsable de la tecnología. Al finalizar el programa, contarás con un perfil profesional sólido que combina fundamentos matemáticos y estadísticos con habilidades prácticas en programación y análisis de datos, lo que te permitirá aportar soluciones de alto impacto en cualquier organización.

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  • Duración: 1 mes
  • Modalidad: Virtual
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • Unidades créditos: 4
ISEIE

Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial​
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Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral​
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Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad​
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Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos. 

Conoce más

Objetivos del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

1

Comprender los conceptos fundamentales de Machine Learning y Inteligencia Artificial.

2

Aplicar herramientas y lenguajes de programación como Python, TensorFlow y Scikit-learn para construir modelos inteligentes.

3

Desarrollar habilidades en el preprocesamiento, análisis y visualización de datos.

4

Diseñar y evaluar modelos predictivos y sistemas de inteligencia artificial.

5

Implementar aplicaciones prácticas que resuelvan problemas reales en sectores clave como finanzas, salud y tecnología.

Beneficios del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

  • Dominio de algoritmos y técnicas de Machine Learning: aprenderás a seleccionar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo aplicados a problemas reales.
  • Competencias prácticas en programación y herramientas de IA: trabajarás con Python, TensorFlow, Scikit-learn y otras bibliotecas esenciales para el desarrollo de soluciones inteligentes.
  • Mayor empleabilidad en un sector en pleno crecimiento: la especialización en IA y Machine Learning te posiciona en uno de los campos profesionales con mayor demanda y mejores perspectivas salariales.
  • Capacidad para transformar datos en decisiones estratégicas: desarrollarás habilidades para procesar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información accionable.
  • Visión aplicada a múltiples sectores: comprenderás cómo la IA se aplica en salud, finanzas, marketing, industria y tecnología, ampliando tus oportunidades profesionales.
  • Formación con enfoque ético y responsable: integrarás principios de transparencia, equidad y responsabilidad en el diseño e implementación de sistemas de inteligencia artificial.

Importancia del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

  • La IA es el motor de la cuarta revolución industrial: dominar estas tecnologías es esencial para cualquier profesional que aspire a liderar procesos de transformación digital.
  • Las empresas necesitan talento especializado en IA: la brecha entre la demanda de profesionales en Machine Learning y la oferta disponible representa una oportunidad laboral excepcional.
  • Los datos son el recurso más valioso del siglo XXI: saber extraer conocimiento de los datos mediante técnicas de aprendizaje automático es una competencia estratégica en cualquier organización.
  • La automatización inteligente redefine los procesos de negocio: las empresas que integran IA en sus operaciones logran ventajas competitivas significativas en eficiencia, costes y calidad.
  • La IA ética requiere profesionales formados: el desarrollo responsable de sistemas inteligentes demanda expertos que comprendan tanto la técnica como las implicaciones sociales de la tecnología.
  • Europa impulsa una regulación pionera en IA: formarse en este ámbito permite comprender y cumplir marcos regulatorios como el AI Act europeo, un diferencial clave para empresas y profesionales.

Diseño del plan de estudios Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​ de ISEIE ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario.

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.

Todo ello a través de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.

El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.

Curso de Machine Learning e inteligencia Artificial

Plan de estudios Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

1.1 Conceptos Claves del Machine Learning (ML)
1.2 Procesamiento y Preparación de Datos en ML
1.3 Modelos y Algoritmos de Machine Learning
1.4 Implementación de un Modelo de Machine Learning
1.5 Aplicaciones Reales y Tendencias en IA y ML
1.6 Historia y evolución del aprendizaje automático
1.7 Principios básicos de Machine Learning
1.8 Aplicaciones y casos de uso

2.1 Fundamentos de Python para Machine Learning
2.2 Introducción a las Librerías de Machine Learning
2.3 Preprocesamiento y Limpieza de Datos
2.4 Implementación de Modelos de Machine Learning
2.5 Optimización y Ajuste de Modelos
2.6 Despliegue de Modelos y Aplicaciones en Producción
2.7 Introducción a Python y sus bibliotecas
2.8 Uso de NumPy, Pandas y Matplotlib
2.9 Estructuración de datos para algoritmos

3.1 Introducción al Aprendizaje Supervisado
3.2 Preparación y Manipulación de Datos
3.3 Modelos de Regresión en Aprendizaje Supervisado
3.4 Modelos de Clasificación en Aprendizaje Supervisado
3.5 Árboles de Decisión y Ensambles
3.6 Optimización y Validación de Modelos
3.7 Regresión lineal y logística
3.8 Clasificación con árboles de decisión y SVM
3.9 Implementación práctica en Python

4.2 Introducción al Aprendizaje No Supervisado
4.2 Métodos de Clustering
4.3 Reducción de Dimensionalidad
4.4 Modelos de Aprendizaje No Supervisado para Datos Estructurados
4.5 Modelos Generativos y Representaciones Latentes
4.6 Aplicaciones Prácticas del Aprendizaje No Supervisado
4.7 Clustering y reducción de dimensionalidad
4.8 Algoritmos K-Means y PCA

5.1 Fundamentos de Redes Neuronales
5.2 Arquitecturas de Redes Neuronales
5.3 Entrenamiento y Optimización de Redes Neuronales
5.4 Deep Learning con Frameworks Populares
5.5 Aplicaciones Avanzadas de Deep Learning
5.6 Redes Neuronales en Producción y Escalabilidad
5.7 Implementación en la nube y edge computing
5.8 Introducción a las redes neuronales
5.9 Construcción de modelos en TensorFlow y Keras
5.10 Casos prácticos con deep learning

6.1 Introducción al Preprocesamiento de Datos
6.2 Limpieza y Transformación de Datos
6.3 Codificación y Representación de Datos
6.4 Manejo de Datos Desequilibrados
6.5 Preparación de Datos para Modelado
6.6 Almacenamiento y Carga de Datos en Machine Learning
6.7 Limpieza, normalización y transformación de datos
6.8 Métodos para trabajar con datos faltantes
6.9 Creación de pipelines de datos

7.1 Modelos Ensamblados y Métodos de Votación
7.2 Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
7.3 Redes Neuronales Avanzadas y Deep Learning
7.4 Modelos Probabilísticos y Bayesianos
7.5 Optimización de Modelos y Ajuste de Hiperparámetros
7.6 Modelos de Aprendizaje por Refuerzo
7.7 Boosting (XGBoost, LightGBM)
7.8 Ensembles y Random Forests
7.9 Evaluación de modelos avanzados

8.1 Fundamentos del Aprendizaje por Reforzamiento
8.2 Procesos de Decisión de Markov (MDP)
8.3 Métodos Basados en Políticas y en Valores
8.4 Q-Learning y Deep Q-Networks (DQN)
8.5 Aprendizaje por Reforzamiento Profundo (Deep Reinforcement Learning)
8.6 Aplicaciones y Desafíos del Aprendizaje por Reforzamiento
8.7 Fundamentos de aprendizaje por reforzamiento
8.8 Implementación en entornos simulados
8.9 Aplicaciones industriales

9.1 Fundamentos de la Ética en Inteligencia Artificial
9.2 Sesgos y Discriminación en los Modelos de IA
9.3 Privacidad y Protección de Datos en IA
9.4 IA Explicable y Transparencia en los Modelos
9.5 Responsabilidad y Regulación en Inteligencia Artificial
9.6 Impacto Social y Futuro de la Inteligencia Artificial
9.7 Sesgos en datos y modelos
9.8 Impactos sociales y éticos de la IA
9.9 Regulaciones internacionales

10.1 Ciclo de Vida de un Proyecto de Machine Learning
10.2 Recolección y Preparación de Datos
10.3 Selección y Entrenamiento de Modelos
10.4 Despliegue y Producción de Modelos ML
10.5 Automatización y MLOps
10.6 Casos de Éxito y Mejores Prácticas
10.7 Gestión de proyectos de IA
10.8 Creación de modelos productivos
10.9 Evaluación y documentación de proyectos

11.1 Introducción a la Visualización de Datos en Machine Learning
11.2 Librerías de Visualización en Python
11.3 Exploración y Análisis Visual de Datos
11.4 Visualización de Modelos y Resultados de Machine Learning
11.5 Generación de Reportes Automáticos
11.6 Dashboards y Presentación de Datos para Toma de Decisiones
11.7 Creación de dashboards interactivos.
11.8 Herramientas como Tableau y Seaborn.
11.9 Comunicación de resultados.

TRABAJO FINAL DE CURSO (TFC)

Directores de Facultad de Negocios

Requisitos del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​ de ISEIE

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Razones por las cuales estudiar en ISEIE

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Trabajo final del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​ de ISEIE

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del  Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​  de ISEIE, deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del programa.

Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.

Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido y sus objetivos.

Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.

Curso de machine learning e inteligencia artificial
Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes del Curso

Preguntas Frecuentes

Descubre todas las preguntas más frecuentes del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​ de ISEIE,  y sus respuestas, de no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información.

No es necesario tener experiencia previa en programación. El curso incluye un módulo introductorio de Python diseñado para estudiantes que comienzan desde cero.

Sí, el curso es 100% en línea, lo que permite acceder a los contenidos y materiales desde cualquier lugar de España, Europa y otros países.

Al completar el curso, se otorga un certificado avalado por ISEIE España que valida tus conocimientos y competencias en Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Los estudiantes tienen acceso a guías de estudio, datasets para practicar, ejemplos prácticos y una plataforma intuitiva que facilita un aprendizaje dinámico e interactivo.

Sí, el curso incluye la realización de un trabajo final o proyecto en el que podrás aplicar y demostrar las habilidades y conocimientos adquiridos, preparándote para su uso en el ámbito laboral o profesional.

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