El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Chile está diseñado para brindarte una formación completa en las técnicas y herramientas más avanzadas del aprendizaje automático (Machine Learning) y la inteligencia artificial.
A lo largo del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial, desarrollarás los conocimientos necesarios para crear modelos predictivos, gestionar grandes volúmenes de datos y aplicar algoritmos de IA en la solución de problemas reales. Este programa combina teoría y práctica para asegurarte una preparación sólida en el abordaje de desafíos tecnológicos en distintos sectores.
El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Chile tiene como objetivo formar profesionales altamente capacitados en el diseño y la implementación de modelos de aprendizaje automático y sistemas de inteligencia artificial.
A lo largo del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Chile, explorarás desde los fundamentos teóricos de la IA hasta la aplicación práctica de algoritmos en diversas áreas, como análisis predictivo, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y automatización. Además, el curso destaca la importancia de la ética y la responsabilidad en el desarrollo de soluciones basadas en IA, preparándote para utilizar estas tecnologías de manera eficiente y sostenible.
El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial está diseñado para prepararte como un especialista en aprendizaje automático e inteligencia artificial, permitiéndote desarrollar y entrenar modelos predictivos, implementar soluciones basadas en IA y aplicar técnicas avanzadas de machine learning para abordar problemas complejos.
Además, adquirirás experiencia en el uso de herramientas y frameworks esenciales como TensorFlow, Scikit-learn y PyTorch, fundamentales para la creación de soluciones innovadoras en el ámbito tecnológico.
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 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.
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 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.
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING Y LA 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
MÓDULO 2: PROGRAMACIÓN EN PYTHON PARA MACHINE LEARNING
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
MÓDULO 3: FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE SUPERVISADO
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
MÓDULO 4: APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
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
MÓDULO 5: REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
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
MÓDULO 6: PREPROCESAMIENTO Y MANEJO DE DATOS
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
MÓDULO 7: MODELOS AVANZADOS DE MACHINE LEARNING
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
MÓDULO 8: APRENDIZAJE POR REFORZAMIENTO
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
MÓDULO 9: ÉTICA Y CONSIDERACIONES EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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
MÓDULO 10: IMPLEMENTACIÓN DE PROYECTOS EN MACHINE LEARNING
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
MÓDULO 11: HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN Y REPORTES
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.
MÓDULO 12: TRABAJO FINAL DE CURSO (TFC)
Nota: El contenido del programa académico puede estar sometido a ligeras modificaciones, en
función de las actualizaciones o de las mejoras efectuadas.
Este curso está diseñado para estudiantes, profesionales y apasionados de la tecnología que deseen profundizar en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Es una opción ideal para desarrolladores, analistas de datos, ingenieros de software y emprendedores interesados en integrar soluciones basadas en IA en sus proyectos o negocios.
No se requieren conocimientos previos avanzados, ya que el programa cubre desde los conceptos fundamentales hasta aplicaciones más complejas.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta
y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del curso, deberá realizar un trabajo final en el que aplicará y demostrará los conocimientos adquiridos a lo largo del programa.
Este trabajo final representa una oportunidad para poner en práctica lo aprendido y demostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Podrá tomar la forma de un proyecto, informe, presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido del curso y sus objetivos.
Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor en caso de dudas sobre cómo abordar el trabajo final.
Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información
No es obligatoria, pero es recomendable tener conocimientos básicos de Python.
El curso consta de 12 módulos y puedes completarlo a tu propio ritmo, pero en general dura 4 semanas
Sí, al finalizar recibirás un certificado de ISEIE Chile.
Sí, está estructurado para que cualquier persona interesada pueda iniciarse en Machine Learning y IA.
Aprenderás a usar Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn y otras bibliotecas clave.
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