1 mes
21-03-2025
24-04-2025
4
100
Precio
El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE España te abre las puertas al apasionante universo del Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA), proporcionando una base sólida en los conceptos fundamentales, herramientas y técnicas más utilizadas en este campo de vanguardia. Con este programa, diseñado específicamente para estudiantes y profesionales en España, aprenderás a construir modelos predictivos, procesar datos complejos y aplicar algoritmos avanzados para resolver problemas prácticos en áreas como la salud, las finanzas, la tecnología, entre otras.
Este Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial combina teoría y práctica, garantizando una comprensión profunda y aplicable tanto del aprendizaje automático como de la inteligencia artificial.
El objetivo principal del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE España es ofrecerte una formación integral que abarca desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta el uso avanzado de la inteligencia artificial. Aprenderás a manejar herramientas como Python, TensorFlow, Scikit-learn y PyTorch, a trabajar con conjuntos de datos complejos y a aplicar modelos de redes neuronales. Además, el curso explora técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, así como modelos de deep learning. Al concluir, adquirirás habilidades clave en análisis de datos, modelado predictivo y automatización de procesos, preparándote para generar un impacto significativo en el sector tecnológico de España.
El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE España está diseñado para desarrollar tanto habilidades prácticas como teóricas esenciales para implementar soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estarás preparado para desempeñarte como científico de datos, analista de inteligencia artificial, ingeniero de aprendizaje automático o desarrollador especializado en algoritmos inteligentes. También podrás contribuir al avance tecnológico en España, optimizando procesos industriales, mejorando operaciones empresariales y diseñando soluciones innovadoras fundamentadas en datos.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto tiene como metas principales incrementar la satisfacción de los estudiantes, cumplir con los estándares de calidad establecidos, fomentar una cultura de calidad, fortalecer la relación entre el personal y la institución, y garantizar la mejora continua de los procesos.
Para la creación del Plan de Estudios del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE, se han seguido las pautas establecidas por el equipo docente, encargado de seleccionar cuidadosamente la información que conforma el temario.
Así, los profesionales que accedan al programa encontrarán el contenido más innovador y completo relacionado con el uso de herramientas avanzadas y soluciones eficaces, adaptado a las necesidades y desafíos actuales, promoviendo la integración de conocimientos académicos y habilidades prácticas en un contexto competitivo globalizado.
Todo esto se presenta en un formato de estudio 100% online, cómodo y accesible.
El empleo de la metodología Relearning en este programa permite a los estudiantes reforzar y consolidar sus conocimientos, asegurando que estos perduren a través de la reiteración de contenidos clave.
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
4.1 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
4.9 Análisis de patrones y segmentación de datos
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.
Nota: El contenido del programa académico puede estar sometido a ligeras modificaciones, en
función de las actualizaciones o de las mejoras efectuadas.
Al finalizar la especialización, los participantes obtendrán una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Este certificado está respaldado por una acreditación equivalente a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 horas de dedicación al estudio.
Este reconocimiento por parte de ISEIE no solo enriquecerá tu imagen y credibilidad ante posibles clientes, sino que también fortalecerá significativamente tu perfil profesional en el mercado laboral. Al presentar esta certificación, podrás demostrar de manera concreta y verificable tus conocimientos y competencias en el área temática del curso.
Esto resultará en una mejora notable de tu empleabilidad, ayudándote a destacar entre otros candidatos y subrayando tu compromiso con el desarrollo profesional continuo y la excelencia.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE España, 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.
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.
El curso puede completarse en 4 semanas, dedicando entre 4 y 6 horas por semana.
No, el curso está diseñado para principiantes y avanzados por igual.
Recibirás un certificado oficial de ISEIE Colombia avalando tus conocimientos.
Sí, el contenido es accesible desde computadoras, tablets y smartphones.
Sí, tendrás acceso ilimitado al contenido del curso para revisarlo cuando lo necesites.
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