El programa definitivo para programadores que quieren dar el salto a IA y Machine Learning. Domina modelos, algoritmos y LLMs con proyectos reales.
Alumnos
Horas
Módulos
Introducción sólida a los algoritmos supervisados y no supervisados. Regresión, clasificación, clustering y evaluación de modelos.
Dominio del stack científico: NumPy para álgebra lineal, Pandas para manipulación de datos y Scikit-Learn para modelado básico.
Arquitectura de Perceptrones Multicapa, matemáticas del Backpropagation, funciones de activación y optimizadores.
Implementación práctica de redes neuronales profundas usando TensorFlow y Keras. Tensores, grafos computacionales y entrenamiento.
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs). Tareas de clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación (YOLO, ResNet).
Limpieza de texto, tokenización, Word Embeddings (Word2Vec) y modelos recurrentes (RNNs, LSTMs) para secuencias.
El mecanismo de Atención. Arquitectura Transformer. Entendiendo GPT, BERT y la revolución de los Large Language Models.
Transfer Learning. Técnicas como LoRA y QLoRA para adaptar modelos preentrenados a dominios específicos de forma eficiente.
Llevar modelos a producción. APIs con FastAPI, contenedores Docker, y estrategias de monitoreo de inferencia.
Desarrollo guiado de dos sistemas completos: Recomendador para E-commerce y Detección de anomalías en imágenes médicas.
Diffusion models para imágenes (Stable Diffusion), APIs avanzadas de OpenAI/Anthropic y RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Desarrollo end-to-end de un producto potenciado por IA. Presentación, evaluación y obtención del certificado oficial.
Lead AI Engineer & Educator
Especialista en Inteligencia Artificial con más de 10 años de experiencia construyendo modelos a escala en gigantes tecnológicos. Como docente universitario y creador de contenido, he ayudado a miles de desarrolladores a entender las matemáticas y el código detrás de la revolución de la IA. Mi misión es traducir la teoría compleja en aplicaciones prácticas y escalables.
Ex Google
Machine Learning Engineer
PhD en
Computer Science (ML)
5.000+ alumnos
formados globalmente
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Pago 100% seguro. Garantía de devolución de 7 días.
Necesitas tener bases sólidas de programación en cualquier lenguaje (idealmente Python, aunque si vienes de JS/Java te adaptarás rápido). Conceptos básicos de estructuras de datos y lógica condicional son suficientes. No necesitas ser experto en matemáticas avanzadas, las explicamos desde cero enfocadas a la práctica.
¡Para toda la vida! Una vez que te inscribes, el material es tuyo de forma vitalicia. Podrás repasar las lecciones cuantas veces quieras y a tu propio ritmo.
¡Absolutamente! Tendrás acceso a nuestra comunidad privada en Discord donde el instructor y mentores asisten dudas a diario. Además, puedes plantear preguntas directamente dentro de cada lección en la plataforma.
Sí, al aprobar el proyecto final recibirás un certificado validado con un ID único que puedes añadir directamente a tu perfil de LinkedIn. Es altamente valorado por reclutadores en la industria tecnológica.
Sí, dependiendo de tu país, la plataforma de pago (Stripe/PayPal o mercado local) te ofrecerá opciones de parcelamiento hasta en 12 cuotas. Contáctanos por WhatsApp si necesitas asistencia específica con los métodos de pago.
La Inteligencia Artificial avanza muy rápido. Por eso, nos comprometemos a regrabar módulos y añadir lecciones nuevas ("NUEVO") sobre las últimas arquitecturas (como nuevos modelos LLM o herramientas) varias veces al año. Todas estas actualizaciones son gratuitas para los alumnos inscritos.