Programa Completo
16 módulos organizados en 4 capas de aprendizaje progresivo: desde fundamentos hasta certificación. Todos los módulos están disponibles desde el inicio.
Foundations
Conceptos fundamentales de IA y ML
Fundamentos de IA en los Negocios
¿Por qué la IA transforma las organizaciones?
El Ciclo de Vida de los Datos
Metodología CRISP-DM para proyectos de IA
Conceptos Clave de Machine Learning
Variables, features, target y el proceso de aprendizaje
Regresión vs Clasificación
Elegir el modelo correcto según el problema de negocio
Preparación de Datos para IA
Limpieza, transformación y feature engineering
Arquitectura de Modelos Avanzados
Redes Neuronales, Transformers, GANs y LLMs
Laboratorio Google Colab
Practica de codigo con notebooks interactivos
Core Learning
Laboratorio práctico con datasets reales
Predicción de Ventas con Regresión
Laboratorio: Modelo de regresión para pronóstico de demanda
Evaluación de Modelos de Regresión
Interpretando RMSE, MAE y R² en contexto empresarial
Detección de Fraude con Clasificación
Laboratorio: Modelo de clasificación para anomalías financieras
Evaluación de Modelos de Clasificación
Accuracy, Precision, Recall y la Matriz de Confusión
Optimización y Ajuste de Modelos
Hyperparameter tuning, regularización y selección de modelos
Simulador
Simuladores empresariales interactivos
Evaluación
Certificación profesional nivel IBM