Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

Duración

1 mes

Fecha de inicio

15-01-2025

ECTS

4

Horas

100

Financiación

3 meses

Precio

$ 1.504.800

Presentación del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

Este Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE Colombia te introduce al fascinante mundo del Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA), proporcionando una base sólida en los conceptos clave, herramientas y técnicas utilizadas en esta área de vanguardia. Con nuestro Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE Colombia aprenderás a crear modelos predictivos, procesar datos complejos y aplicar algoritmos avanzados para resolver problemas reales en áreas como la salud, las finanzas, la tecnología y más, es un curso que se diseño especialmente para estudiantes y profesionales en Colombia, este programa combina teoría y práctica, garantizando una comprensión profunda y aplicable del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Propósito del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

El propósito del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE Colombia es ofrecerte un aprendizaje integral que abarque desde los fundamentos del machine learning hasta el uso avanzado de inteligencia artificial. Aprenderás todo sobre la carrera Machine Learning e inteligencia artificial y a manejar herramientas como Python, TensorFlow, Scikit-learn y PyTorch, a trabajar con conjuntos de datos complejos y a aplicar modelos de redes neuronales. Este curso abarca la exploración de técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, además de modelos de deep learning. Al finalizar, contarás con habilidades clave en análisis de datos, modelado predictivo y automatización de procesos, preparándote para impactar de manera significativa en el sector tecnológico de Colombia.

Para qué te prepara el Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

El Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE Colombia te prepara para desarrollar habilidades prácticas y teóricas necesarias para implementar soluciones de inteligencia artificial y machine learning. Estarás capacitado para trabajar como científico de datos, analista de inteligencia artificial, ingeniero de aprendizaje automático o desarrollador especializado en la creación de algoritmos inteligentes. También podrás contribuir al desarrollo tecnológico en Colombia, mejorando procesos industriales, optimizando operaciones empresariales y proponiendo soluciones innovadoras basadas en datos.

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Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial​
0 %

Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral​
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Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad​
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Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

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. 

Los objetivos del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

1

Comprender los conceptos fundamentales de Machine Learning y Inteligencia Artificial.

2

Aplicar herramientas y lenguajes de programación como Python, TensorFlow y Scikit-learn para construir modelos inteligentes.

3

Desarrollar habilidades en el preprocesamiento, análisis y visualización de datos.

4

Diseñar y evaluar modelos predictivos y sistemas de inteligencia artificial.

5

Implementar aplicaciones prácticas que resuelvan problemas reales en sectores clave como finanzas, salud y tecnología.

Diseño del plan de estudios Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario. 

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.

Curso de Machine Learning o aprendizaje automático e inteligencia artificial

Plan de estudios Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

Módulo 1: Introducción al Machine Learning y la Inteligencia Artificial

  • Historia y evolución del aprendizaje automático.
  • Principios básicos de Machine Learning.
  • Aplicaciones y casos de uso en Colombia.

Módulo 2: Programación en Python para Machine Learning

  • Introducción a Python y sus bibliotecas.
  • Uso de NumPy, Pandas y Matplotlib.
  • Estructuración de datos para algoritmos.

Módulo 3: Fundamentos del Aprendizaje Supervisado

  • Regresión lineal y logística.
  • Clasificación con árboles de decisión y SVM.
  • Implementación práctica en Python.

Módulo 4: Aprendizaje No Supervisado

  • Clustering y reducción de dimensionalidad.
  • Algoritmos K-Means y PCA.
  • Análisis de patrones y segmentación de datos.

Módulo 5: Redes Neuronales y Deep Learning

  • Introducción a las redes neuronales.
  • Construcción de modelos en TensorFlow y Keras.
  • Casos prácticos con deep learning.

Módulo 6: Preprocesamiento y Manejo de Datos

  • Limpieza, normalización y transformación de datos.
  • Métodos para trabajar con datos faltantes.
  • Creación de pipelines de datos.

Módulo 7: Modelos Avanzados de Machine Learning

  • Boosting (XGBoost, LightGBM).
  • Ensembles y Random Forests.
  • Evaluación de modelos avanzados.

Módulo 8: Aprendizaje por Reforzamiento

  • Fundamentos de aprendizaje por reforzamiento.
  • Implementación en entornos simulados.
  • Aplicaciones industriales.

Módulo 9: Ética y Consideraciones en Inteligencia Artificial

  • Sesgos en datos y modelos.
  • Impactos sociales y éticos de la IA.
  • Regulaciones internacionales.

Módulo 10: Implementación de Proyectos en Machine Learning

  • Gestión de proyectos de IA.
  • Creación de modelos productivos.
  • Evaluación y documentación de proyectos.

Módulo 11: Herramientas de Visualización y Reportes

  • Creación de dashboards interactivos.
  • Herramientas como Tableau y Seaborn.
  • Comunicación de resultados.

Módulo 12: Trabajo Final

Requisitos del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE

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Preguntas Frecuentes

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 necesario. El curso incluye un módulo introductorio de Python para quienes no tienen experiencia.

Sí, el curso es 100% en línea, accesible desde cualquier región de Colombia.

 

Recibirás un certificado avalado por ISEIE, que valida tus conocimientos en Machine Learning e Inteligencia Artificial.

 

En promedio, cada módulo requiere entre 8 y 10 horas de dedicación, incluyendo las actividades prácticas.

 

Tendrás acceso a guías de estudio, datasets para practicar y ejemplos prácticos.

 

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