Curso de programación en Python con Inteligencia Artificial, Deep Learning y Machine Learning

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Idiomas

    Castellano

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Prácticas en empresa

  • Campus online

  • Servicio de consultas

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

  • Exámenes presenciales

Construye el futuro con Python e IA

¿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.

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Fechas a elegirMatrícula abierta

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.

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Opiniones

Materias

  • Python
  • Redes neuronales
  • Big Data
  • Machine learning
  • Deep learning
  • Algoritmos
  • Data science
  • Cloud computing
  • Modelos generativos
  • Inteligencia artificial

Profesores

Jorge López

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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