CURSO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Bienvenido a Python

En este curso, orientado a quienes se inician en el desarrollo, aprenderás los fundamentos de programación con Python, explorando su sintaxis, estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios) y el paradigma de la Programación Orientada a Objetos.

Además, desarrollarás la capacidad de escribir funciones, controlar el flujo mediante condicionales y bucles, y gestionar librerías y entornos virtuales para crear programas modulares y escalables.

Matemáticas, Estadística y Análisis de Datos

Este curso cubre los fundamentos matemáticos y estadísticos para la manipulación e interpretación de datos. Se introducen librerías como NumPy y Pandas para la limpieza y transformación de datos, junto con técnicas de análisis de patrones y tendencias.

También se exploran conceptos de estadística inferencial y álgebra lineal aplicados a datos. Finalmente, se enfatiza la creación de visualizaciones efectivas con Matplotlib y Seaborn para mejorar la comunicación de hallazgos.

Machine Learning, NLP y Redes Neuronales

Profundizarás en los principales algoritmos de Machine Learning, incluyendo técnicas de clasificación, regresión y agrupamiento. Abordarás métodos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para el análisis de texto y sistemas de recomendación.

Además, explorarás redes neuronales con Keras y OpenCV, aplicadas a visión por computador. También estudiarás técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA, permitiendo optimizar modelos y extraer insights clave.

IA Generativa y LLMS

Este curso aborda los principios de la IA generativa, enfocándose en modelos de lenguaje (LLMs) y su funcionamiento interno. Se explora la generación de texto e imágenes con modelos avanzados, comprendiendo parámetros y buenas prácticas de despliegue.

También se estudian los fundamentos de los transformadores, como embeddings y self-attention. Además, se desarrollan habilidades para interactuar con APIs de IA y aplicar técnicas de prompt engineering, considerando sus limitaciones, sesgos y aspectos éticos.

IA Despliegue en Azure con FastAPI y Streamlit

Desplegar proyectos de IA en Microsoft Azure implica conocer su flujo de producción y la configuración de contenedores con Docker. Este curso cubre el diseño de un backend escalable con FastAPI, la implementación de endpoints y la validación de datos con Pydantic.

También se trabaja en la creación de interfaces interactivas con Streamlit para la visualización de modelos de IA. Además, se abordan prácticas de seguridad y monitoreo, incluyendo control de accesos, logging y alertas, asegurando aplicaciones eficientes y seguras.

Empleabilidad

Una vez superes con éxito el bootcamp, accederás a la Boost Academy donde, entre otras habilidades, trabajaremos tu perfil profesional para ayudarte a encontrar tu próximo trabajo tecnológico.

• Optimización de tu perfil de LinkedIn.
  

• Preparación de entrevistas con Especialistas en Selección de Personal IT.
  

• Networking con empresas líderes del sector.
  

• Portal de empleo exclusivo para el alumnado y las empresas partners.
  

• Talleres sobre marca personal.