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Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

Duración

1 mes

Fecha de inicio

24-10-2025

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​

Este Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE España te introduce al fascinante mundo del Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA), proporcionando una base sólida en los conceptos clave, herramientas y técnicas utilizadas en esta área de vanguardia.

Con nuestro Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE España aprenderás a crear modelos predictivos, procesar datos complejos y aplicar algoritmos avanzados para resolver problemas reales en áreas como la salud, las finanzas, la tecnología y más.

Este es un curso que se diseño especialmente para estudiantes y profesionales en España y europa, este programa combina teoría y práctica, garantizando una comprensión profunda y aplicable del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Propósito del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

El propósito del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE España es ofrecerte un aprendizaje integral que abarque desde los fundamentos del machine learning hasta el uso avanzado de inteligencia artificial.

Aprenderás todo sobre la carrera Machine Learning e inteligencia artificial y a manejar herramientas como Python, TensorFlow, Scikit-learn y PyTorch, a trabajar con conjuntos de datos complejos y a aplicar modelos de redes neuronales.

Este curso abarca la exploración de técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, además de modelos de deep learning. Al finalizar, contarás con habilidades clave en análisis de datos, modelado predictivo y automatización de procesos, preparándote para impactar de manera significativa en el sector tecnológico de España y Europa.

Estudiar Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

El Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE España te prepara para desarrollar habilidades prácticas y teóricas necesarias para implementar soluciones de inteligencia artificial y machine learning.

Estarás capacitado para trabajar como científico de datos, analista de inteligencia artificial, ingeniero de aprendizaje automático o desarrollador especializado en la creación de algoritmos inteligentes.

También podrás contribuir al desarrollo tecnológico en España o Europa, mejorando procesos industriales, optimizando operaciones empresariales y proponiendo soluciones innovadoras que impulsen la transformación digital en diversos sectores.

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Solicita más información del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​
  • Duración: 1 mes
  • Modalidad: Virtual
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • Unidades créditos: 4
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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​
0 %

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

Demanda laboral​
0 %

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​

  • Desarrollar habilidades prácticas y teóricas para implementar soluciones de inteligencia artificial y machine learning.
  • Capacitación para trabajar en roles como científico de datos, analista de inteligencia artificial, ingeniero de aprendizaje automático o desarrollador especializado en algoritmos inteligentes.
  • Contribuir al desarrollo tecnológico mejorando procesos industriales y optimizando operaciones empresariales.
  • Aplicar soluciones innovadoras que impulsen la transformación digital en distintos sectores.
  • Aprender a diseñar y desarrollar proyectos de IA desde la conceptualización hasta la implementación.
  • Capacidad para identificar oportunidades de aplicación de IA en diferentes industrias.
  • Dominar técnicas avanzadas para crear modelos predictivos y analíticos.
  • Obtener conocimientos profundos sobre los principios fundamentales del machine learning y redes generativas.
  • Preparación para liderar iniciativas tecnológicas y ser un agente de cambio en la transformación digital.
  • Formación 100% online, que permite avanzar al propio ritmo y compatibilizar estudios con vida personal y laboral.
  • Plataforma intuitiva y materiales descargables para una experiencia de aprendizaje dinámica e interactiva.
  • Acceso a expertos y soporte continuo para resolver dudas y potenciar el aprendizaje.
  • Desarrollo de un portafolio práctico con proyectos reales que fortalecen la empleabilidad.

Importancia del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

  • La inteligencia artificial y el machine learning están transformando profundamente sectores industriales y empresariales, siendo claves para la cuarta revolución industrial.
  • Capacita para convertir datos en información valiosa que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y estratégicas en tiempo real.
  • Forma profesionales capaces de innovar y liderar procesos de transformación digital con soluciones inteligentes aplicables a múltiples industrias.
  • Permite entender y aplicar tecnologías que automatizan tareas, personalizan servicios y predicen comportamientos para mejorar la eficiencia operativa.
  • Contribuye a desarrollar habilidades necesarias para responder a la creciente demanda laboral en un mercado cada vez más digitalizado y tecnológico.
  • Facilita la adaptación a los constantes avances tecnológicos, manteniendo la competitividad profesional y empresarial.
  • Proporciona herramientas para diseñar y ejecutar proyectos de inteligencia artificial que generan valor añadido y ventajas competitivas.
  • Busca formar agentes de cambio que impulsen la integración de la inteligencia artificial en la estrategia y operaciones de las organizaciones.
  • Es fundamental para profesionales que desean liderar iniciativas basadas en datos y tecnología que revolucionan modelos de negocio tradicionales.
  • Ofrece una visión integral y aplicada, desde la programación hasta la interpretación de resultados, haciendo la tecnología accesible y usable.
  • Permite la actualización y especialización en un campo en constante evolución y suma importancia global.

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)

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

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  • 12 Módulos
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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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