Curso de programación en Python con Inteligencia Artificial, Deep Learning y Machine Learning
Curso
Online
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Duración
Flexible
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Inicio
Fechas a elegir
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Prácticas en empresa
Sí
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
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Clases virtuales
Sí
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Exámenes presenciales
Sí
¿Te imaginas enseñarle a una máquina a reconocer caras, predecir resultados o incluso escribir como una persona?
En este curso aprenderás a programar con Python y a usarlo para crear tus propios sistemas de Inteligencia Artificial, aunque nunca hayas tocado una línea de código.
Empezaremos desde lo más básico, y paso a paso te adentrarás en el mundo del Machine Learning y el Deep Learning, dos ramas de la IA que están cambiando el mundo. Verás cómo funcionan los algoritmos que aprenden solos, cómo se entrenan redes neuronales y cómo aplicarlo todo a proyectos reales.
Aquí no vienes solo a ver teoría: vienes a hacer.
En Escuela Musk aprenderás practicando, con ejercicios y proyectos desde el primer día, para que salgas con conocimientos reales y un portfolio que hable por ti.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
- Aprender a programar desde cero con Python
- Desarrollar una base sólida en programación orientada a objetos
- Manipular y analizar datos de forma eficiente
- Crear y gestionar repositorios con Git y GitHub
- Diseñar y construir APIs con Flask y Django
- Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial
- Aplicar técnicas de Machine Learning
- Explorar el Deep Learning
- Dominar el uso de Modelos Generativos como GPT-4
- Integrar servicios cognitivos y herramientas en la nube
- Trabajar en proyectos prácticos y guiados
- Desarrollar un portfolio profesional de proyectos
Este curso está pensado para cualquier persona interesada en la Inteligencia Artificial, incluso si nunca ha programado antes.
Aprenderás Python desde cero y cómo aplicarlo para crear tus propios sistemas de IA, adentrándote paso a paso en el Machine Learning y Deep Learning.
Con una metodología práctica, gamificada y basada en proyectos reales, adquirirás habilidades que podrás demostrar en un portfolio profesional, mientras descubres cómo la inteligencia artificial está cambiando el mundo y cómo tú puedes ser parte de esa revolución
No existe ningún requisito de admisión, simplemente que tengas ganas de aprender y de desarrollar una carrera en el sector tech.
Una vez que hayas finalizado con éxito tu formación recibirás la siguiente titulación: MUSK Certified Professional acreditativo de superación del curso.
También recibirás la certificación ARP, un diploma con reconocimiento internacional que actúa como garantía de calidad de la formación online que has realizado con nosotros.
Lo que hace único a este curso es su enfoque práctico y orientado a resultados: aprenderás Python y crearás tus propios sistemas de Inteligencia Artificial desde cero, aplicando Machine Learning y Deep Learning en proyectos reales desde el primer día.
La metodología de Escuela Musk, gamificada y a tu ritmo, te mantiene motivado mientras construyes un portfolio profesional que demuestra tus habilidades.
Aquí no solo estudias teoría: haces, experimentas y obtienes resultados reales que te preparan para destacar en el mundo tecnológico.
Una vez solicites información uno de nuestros asesores académicos se pondrá en contacto contigo para solucionar todas las dudas que puedas tener, además de orientarte y apoyarte durante todo el proceso de matriculación en cualquiera de nuestros cursos.
Al completar este curso, estarás preparado para acceder a un amplio abanico de oportunidades en el sector tecnológico.
Podrás trabajar como programador de inteligencia artificial, desarrollador de Machine Learning, científico de datos junior, analista de datos o especialista en automatización de procesos.
Además, los proyectos prácticos y el portfolio profesional que desarrollarás durante el curso te permitirán demostrar tus habilidades y aumentar tus posibilidades de incorporarte a empresas que buscan talento capaz de crear soluciones de IA reales.
También te prepara para avanzar hacia especializaciones más profundas en visión por computador, procesamiento de lenguaje natural o robótica, abriendo puertas a roles más avanzados en la industria tecnológica.
En Escuela Musk apostamos por una metodología 100 % práctica y enfocada en aprender haciendo.
Desde el primer día, los alumnos trabajan en proyectos reales que les permiten aplicar lo aprendido de forma inmediata. Olvidamos la teoría aburrida y vamos al grano: programación útil, con retos reales y herramientas que se usan en el mundo profesional. Además, cada paso del camino está acompañado por mentores que guían, corrigen y motivan. No se trata solo de entender el código, sino de pensar como desarrollador.
Queremos que nuestros alumnos finalicen con experiencia práctica, seguridad en sus habilidades y un portfolio que hable por ellos.
Aprender, crear, equivocarse y mejorar: así se programa de verdad.
Opiniones
Materias
- Python
- Redes neuronales
- Big Data
- Machine learning
- Deep learning
- Algoritmos
- Data science
- Cloud computing
- Modelos generativos
- Inteligencia artificial
Profesores
Jorge López
Matemático | Formador IT
Temario
Módulo 1. Python, el nuevo desconocido
Bloque 0. Glosario de términos
Bloque 1. Presentación de Python
Bloque 2. ¿Por qué escoger Python?
Bloque 3. Entornos y desarrollo
Módulo 2. Características básicas del lenguaje
Bloque 1. Tipos de datos básicos
Bloque 2. Operadores de Python
Bloque 3. Entrada y salida
Bloque 4. Control de flujo: estructuras de decisión y estructuras de recepción
Bloque 5. Tipos de datos avanzados
Bloque 6. Funciones
Bloque 7. Módulos y paquetes
Módulo 3. Programación orientada a objetos
Bloque 1. Metodología basada en objetos
Bloque 2. Clases, objetos, atributos y métodos
Bloque 3. Practicando con clases y objetos
Módulo 4. Herramientas adicionales de POO
Bloque 1. Herencia & Poliformismo
Bloque 2. Interfaces, Abstract Base Class & Subclases
Bloque 3. Datos temporales
Bloque 4. Generadores y cierres
Bloque 5. Gestión de excepciones
Módulo 5. Manipulación de datos
Bloque 1. Archivos
Bloque 2. JSON
Bloque 3. Pandas
Bloque 4. Numpy
Bloque 5. Matplotlib
Bloque 6. Introducción patrones de diseño
Módulo 6. Programando se aprende
Bloque 1. Práctica: creación de un aeropuerto
Módulo 7. Git & GitHub
Bloque 1. Control de versiones
Bloque 2. Comandos de Git y ramas
Bloque 3. Uso de GitHub
CREACIÓN DE APIS CON DJANGO Y FLASK
Módulo 1. Fundamentos y desarrollo de APIs con Flask
Bloque 1. Introducción a las APIs
Bloque 2. Uso de librerías en Python
Bloque 3. Comunicación a través de APIs
Módulo 2. Desarrollo de APIs con Django
Bloque 1. Introducción a Django
Bloque 2. Desarrollo con Django Rest Framework
Módulo 3. IA y LLM
Bloque 1. Introducción a la IA y LLM
Bloque 2. uso de LLM en la nube
TEMARIO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Módulo 1. Historia y fundamentos de la IA
Bloque 1. Introducción a la Inteligencia Artificial
Bloque 2. Conceptos fundamentales de la IA
Módulo 2. Modelos generativos y GPT
Bloque 1. Introducción a los Modelos Generativos
Bloque 2. Introducción a GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Bloque 3. GPT-4
Módulo 3. Prompt Engineering
Bloque 1. Fundamentos del Prompt Engineering
Bloque 2. Técnicas de Prompt Engineering
Bloque 3. Optimización de Prompts
Módulo 4. Servicios cognitivos
Bloque 1. Servicios cognitivos. Introducción
Bloque 2. Servicios Cognitivos en Azure
Módulo 5. Principales usos de la IA
Bloque 1. Servicios cognitivos. Introducción
Bloque 2. IA en el día a día
Módulo 6. Futuro de la Inteligencia Artificial
Bloque 1. Desarrollos actuales y futuros en IA
Bloque 2. Inteligencia Artificial y Sociedad
TEMARIO DE MACHINE LEARNING
Módulo 1. Introducción al Machine Learning
Bloque 1. Introducción al Big Data y Machine Learning
Bloque 2. Librerías numéricas de Python y Scikit-learn
Bloque 3. Preprocesamiento de datos
Módulo 2. Aprendizaje supervisado
Bloque 1. Introducción a los modelos de aprendizaje supervisado
Bloque 2. Modelos de regresión
Bloque 3. Modelos de clasificación
Módulo 3. Aprendizaje no supervisado
Bloque 1. Introducción al aprendizaje no supervisado
Módulo 4. Desarrollo de sistemas de aprendizaje automático
Bloque 1. Machine Learning en la nube
Bloque 2. Machine Learning sin código
TEMARIO DEEP LEARNING
Módulo 1. Fundamentos de Deep Learning
Bloque 1. Introducción al Deep Learning
Bloque 2. Redes Neuronales Artificiales
Bloque 3. Herramientas y librerías
Módulo 2. Modelos de Deep Learning
Bloque 1. Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Bloque 2. Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Bloque 3. Modelos Avanzados de Deep Learning
Módulo 3. Entrenamiento y Optimización
Bloque 1. Preparación y Preprocesamiento de Datos
Bloque 2. Entrenamiento de Modelos
Bloque 3. Evaluación y Mejora de Modelos
Módulo 4. Implementación y despliegue
Bloque 1. Implementación de Modelos en Producción
Bloque 2. Deep Learning en la Nube
Módulo 5. Futuro del Deep Learning
Bloque 1. Tendencias actuales en Deep Learning
Bloque 2. Desafíos y Oportunidades Futuras
Información adicional
Prácticas en empresas de entre 60 y 300 horas garantizadas gracias a los convenios con empresas punteras del sector tech. Somos centro oficial examinador a través de Python Institute, los alumnos se examinan en nuestro centro y además pueden acceder a recursos oficiales.
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Curso de programación en Python con Inteligencia Artificial, Deep Learning y Machine Learning
