Introducción a la IA y Machine Learning

Una puerta de entrada práctica a la inteligencia artificial y el Machine Learning con Python, desde los fundamentos hasta modelos reales.

4.9 112 estudiantes 10 semanas 50 horas Principiante
Python Pandas TensorFlow Keras Jupyter
$329 $249 USD
  • Acceso de por vida al contenido
  • Proyectos prácticos y certificado
  • Mentoría y comunidad de estudiantes
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Descripción del curso

La introducción a la IA y Machine Learning es el punto de partida ideal para quienes quieren entender y aplicar inteligencia artificial sin perderse en matemáticas abstractas. El curso equilibra los conceptos fundamentales con la práctica usando Python.

Aprenderás qué es realmente el aprendizaje automático, cómo se entrenan los modelos, cómo se evalúan y cómo llevarlos a casos de uso reales. Trabajarás con datasets reales y librerías profesionales del ecosistema de datos.

Temario esencial

  • Fundamentos de IA, Machine Learning y Deep Learning
  • Python para ciencia de datos: NumPy, Pandas y Matplotlib
  • Regresión, clasificación y clustering
  • Redes neuronales con TensorFlow y Keras
  • Ética, sesgos y buenas prácticas en proyectos de IA

De la teoría al modelo entrenado

El curso culmina con un proyecto donde entrenas, evalúas y presentas tu propio modelo de Machine Learning aplicado a un problema real. Además, entenderás cómo integrar la IA en aplicaciones y cuáles son los siguientes pasos para especializarte.

No se requieren conocimientos avanzados de matemáticas, pero sí muchas ganas de aprender. Si buscas una puerta de entrada sólida al mundo de la inteligencia artificial, este es tu curso.

Objetivos de aprendizaje

  • Comprender los fundamentos de IA y Machine Learning
  • Manipular datos con Python, NumPy y Pandas
  • Entrenar y evaluar modelos de regresión y clasificación
  • Construir redes neuronales con TensorFlow y Keras
  • Aplicar buenas prácticas y evaluar sesgos en IA

Contenido del curso

Módulo 1 · Fundamentos de IA
Qué es la inteligencia artificial30 min
Machine Learning vs Deep Learning35 min
Tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado40 min
Módulo 2 · Python para datos
NumPy y operaciones numéricas45 min
Pandas para manipulación de datos55 min
Visualización con Matplotlib40 min
Módulo 3 · Modelos de Machine Learning
Regresión lineal y logística55 min
Árboles de decisión y bosques50 min
Evaluación de modelos y métricas45 min
Módulo 4 · Redes neuronales
Introducción a las redes neuronales50 min
Entrenamiento con TensorFlow y Keras60 min
Ética y sesgos en IA35 min
Módulo 5 · Proyecto final
Definición del problema y dataset40 min
Entrenamiento y evaluación del modelo55 min
Presentación de resultados35 min

Tu instructor

A

Ana Gutiérrez

Data Scientist & AI Engineer

Científica de datos con maestría en Machine Learning. Ha liderado proyectos de IA aplicada en fintech y retail, y es mentora activa de comunidades de datos.

Proyectos incluidos

  • Análisis exploratorio de un dataset real
  • Modelo de clasificación con scikit-learn
  • Red neuronal para predicción con TensorFlow
  • Presentación de resultados y conclusiones del modelo

Certificación

Certificado digital RAOON ACADEMY

Al finalizar recibirás un certificado verificable que acredita las competencias adquiridas, ideal para tu CV y LinkedIn. Incluye el detalle de horas y proyectos completados.

Testimonios de estudiantes

El enfoque del curso de IA es aplicado. Entendí los conceptos y además entrené modelos reales con Python. Muy recomendado para quienes quieren empezar en IA.
F Fernando Aliaga ML Engineer, DataAndes

Preguntas frecuentes

¿Necesito saber matemáticas avanzadas?

No es indispensable. Explicamos los conceptos necesarios de forma intuitiva y práctica.

¿Qué nivel de Python necesito?

Básico. Durante el curso reforzamos lo necesario para ciencia de datos.

¿Trabajaremos con modelos reales?

Sí, entrenarás modelos reales con datasets reales y librerías profesionales.

¿Incluye certificado?

Sí, recibirás un certificado digital verificable al finalizar el proyecto final.

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